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龙图腾网获悉长沙理工大学申请的专利基于主体与场景语义提示的无参考水下图像质量评价方法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：CN120451763B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202510958818.2，技术领域涉及：G06V20/05；该发明授权基于主体与场景语义提示的无参考水下图像质量评价方法是由吴乐园;廖资;郭玉柱;王鼎湘;张炜杰设计研发完成，并于2025-07-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于主体与场景语义提示的无参考水下图像质量评价方法在说明书摘要公布了：基于主体与场景语义提示的无参考水下图像质量评价方法，包括：构造水下图像数据集；构建水下图像质量评价模型；将主体、场景文本提示特征进行融合；计算水下图像与主体及场景文本的语义相似性，得到语义相似性分数；根据语义相似性分数训练主体及场景语义相似性评估模块；提取主体、场景视觉提示特征；将主体、场景视觉提示特征及图像浅层、深层特征进行融合，得到第二视觉特征矩阵；将质量等级、失真类型及等级文本特征进行融合，得到质量及失真文本语义特征矩阵；根据第二视觉特征矩阵提取质量及失真视觉特征矩阵，计算质量及失真视觉特征矩阵与质量及失真文本语义特征矩阵之间的相似性分数，作为图像质量分数。本发明方法全面准确。

本发明授权基于主体与场景语义提示的无参考水下图像质量评价方法在权利要求书中公布了：1.一种基于主体与场景语义提示的无参考水下图像质量评价方法，其特征在于：包括以下步骤： 步骤S1：为水下图像构造可学习文本提示信息，构造水下图像数据集；可学习文本提示信息包括水下图像对应的主体文本提示信息、场景文本提示信息、质量等级文本提示信息、失真类型及等级文本提示信息； 步骤S2：构建水下图像质量评价模型，该模型包括主体及场景语义相似性评估模块和图像质量评价模块，主体及场景语义相似性评估模块与图像质量评价模块相连； 步骤S3：将水下图像数据集中的水下图像输入主体及场景语义相似性评估模块，提取图像浅层特征和图像深层特征；对浅层特征和深层特征进行融合，得到第一视觉特征矩阵I1；将水下图像数据集中水下图像对应的主体文本提示信息及场景文本提示信息输入主体及场景语义相似性评估模块，提取主体文本提示特征和场景文本提示特征，将主体文本提示特征和场景文本提示特征进行融合，得到主体及场景文本语义特征矩阵T1； 步骤S4：根据第一视觉特征矩阵I1和主体及场景文本语义特征矩阵T1，计算水下图像与主体及场景文本之间的语义相似性，得到语义相似性分数； 步骤S5：根据语义相似性分数训练主体及场景语义相似性评估模块，得到训练好的主体及场景语义相似性评估模块； 步骤S6：将水下图像数据集中的水下图像输入训练好的主体及场景语义相似性评估模块，提取主体视觉提示特征和场景视觉提示特征； 步骤S7：将水下图像数据集中的水下图像输入图像质量评价模块，提取图像浅层特征和图像深层特征；将主体视觉提示特征、场景视觉提示特征、图像浅层特征、图像深层特征进行融合，得到第二视觉特征矩阵I2；将水下图像数据集中水下图像对应的质量等级文本提示信息、失真类型及等级文本提示信息输入图像质量评价模块，提取质量等级文本特征、失真类型及等级文本特征，将质量等级文本特征、失真类型及等级文本特征进行融合，得到质量及失真文本语义特征矩阵T2； 步骤S8：根据第二视觉特征矩阵I2提取质量及失真视觉特征矩阵K1，计算质量及失真视觉特征矩阵K1与质量及失真文本语义特征矩阵T2之间的相似性分数，将该相似性分数作为最后的图像质量分数。

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