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龙图腾网获悉深圳大学申请的专利一种无参考图像质量评价方法、系统、电子设备及存储介质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：CN116485741B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202310415262.3，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种无参考图像质量评价方法、系统、电子设备及存储介质是由储颖;陈帆设计研发完成，并于2023-04-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种无参考图像质量评价方法、系统、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及一种无参考图像质量评价方法、系统、电子设备及存储介质，包括：S1、获取若干样本图像块，对每一样本图像块基于预设编码器和预设解码器获取对应的伪参考图像和图像恢复特征；S2、通过预设特征提取器分别获取样本图像块和伪参考图像的高级特征，以获取二者之间的差异特征；S3、通过预设特征提取器获取样本图像块的多尺度内容特征以得到融合后的多尺度特征；S4、对样本图像块的高级特征、融合后的多尺度特征和差异特征进行全局平均池化拼接后进行全连接神经网络映射以获取样本图像块的预测质量分数；S5、根据所有样本图像块的预设质量分数获取待评价图像的质量评价结果。实施本发明能够提高图像质量评价结果的准确度。

本发明授权一种无参考图像质量评价方法、系统、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种无参考图像质量评价方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、基于待评价图像获取若干样本图像块，对每一样本图像块基于预设编码器获取所述样本图像块的下采样结果，并基于预设解码器获取所述样本图像块的上采样结果，以根据所述上采样结果获取所述样本图像块对应的伪参考图像和所述伪参考图像对应的图像恢复特征； S2、通过预设特征提取器分别获取所述样本图像块的高级特征和所述伪参考图像的高级特征，以根据所述样本图像块的高级特征和所述伪参考图像的高级特征获取所述样本图像块与所述伪参考图像之间的差异特征； S3、通过所述预设特征提取器获取所述样本图像块的多尺度内容特征，并基于所述图像恢复特征融合所述多尺度内容特征以得到融合后的多尺度特征； S4、对所述样本图像块的高级特征、所述融合后的多尺度特征和所述差异特征进行全局平均池化拼接以得到拼接特征图，对所述拼接特征图进行全连接神经网络映射以获取所述样本图像块的预测质量分数； S5、根据所有所述样本图像块的预设质量分数获取所述待评价图像的质量评价结果。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人深圳大学，其通讯地址为：518060 广东省深圳市南山区南海大道3688号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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