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龙图腾网获悉南京邮电大学申请的专利一种基于视觉交互感知双流网络的图像无参考质量评估方法及装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115457015B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211189584.2，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于视觉交互感知双流网络的图像无参考质量评估方法及装置是由熊健;王小奇;罗旺;高浩设计研发完成，并于2022-09-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于视觉交互感知双流网络的图像无参考质量评估方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于视觉交互感知双流网络的图像无参考质量评估方法及装置，通过考虑人眼视觉系统的视觉掩蔽效应提出了三个模块：内容感知模块，失真感知模块和视觉交互模块。其中，内容感知模块采用基于ImageNet预训练的ResNet50网络用以提取语义特征作为图像内容表示；失真感知模块该模块通过在大规模合成失真数据集上训练BoTNet以提取图像失真的表征特征；视觉交互模块通过基于自注意力机制的特征融合模块来建模图像内容和失真的视觉交互关系。本发明提出的视觉感知交互网络基于人眼视觉系统的视觉掩蔽效应，对图像内容和图像失真的视觉交互作用进行建模，能够有效提高图像感知质量评估性能。

本发明授权一种基于视觉交互感知双流网络的图像无参考质量评估方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于视觉交互感知双流网络的图像无参考质量评估方法，其特征在于，包括： 对图像进行预处理； 采用预先训练的内容感知模块对预处理的图像进行语义特征提取； 采用预先训练的失真感知模块对预处理的图像进行失真感知特征提取； 将提取的图像的语义特征和失真感知特征采用预先训练的视觉交互感知模块进行特征融合，得到融合特征； 基于融合特征进行图像质量评估，得到图像质量分数； 其中，预先训练视觉交互感知模块包括： 采用训练好的内容感知模块提取训练样本的语义特征，以及采用训练好的失真感知模块提取训练样本的失真感知特征，将训练样本的语义特征和失真感知特征连接起来，得到F，其中cs表示语义特征输出通道大小，cd表示失真感知特征输出通道大小，w和h分别表示输出特征的宽度和高度； 将F扁平化，并通过卷积操作映射到特征序列其中l＝w×h为特征序列的长度，d为特征序列的尺寸； 将一个可学习的标记添加到中，并添加位置嵌入PE，得到训练样本的特征将训练样本的特征依次输入多头自注意力机制的特征融合模块和多层感知器块进行训练，最终得到训练好的视觉交互感知模块。

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