买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉西安电子科技大学;西安电子科技大学杭州研究院申请的专利基于多尺度特征和长距离依赖的盲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：CN116596915B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202310684778.8，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于多尺度特征和长距离依赖的盲图像质量评价方法是由何立火;蔡治维;邓成;卢怡;高飞;张卓远;高新波;王笛设计研发完成，并于2023-06-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多尺度特征和长距离依赖的盲图像质量评价方法在说明书摘要公布了：基于多尺度特征和长距离依赖的盲图像质量评价方法，包括以下步骤；步骤1，获取训练样本集和测试样本集；步骤2，构建基于多尺度特征和长距离依赖关系的无参考图像质量评价方法网络模型；用于提取和融合图像的多尺度特征和长距离依赖关系以回归到图像质量分数；步骤3，对基于多尺度特征和长距离依赖关系的无参考图像质量评价方法网络模型进行迭代训练；步骤4，获取图像的无参考质量评价结果。本发明用于解决现有方法参数量大、计算效率低的问题和现有方法忽略对多尺度特征和局部质量特征之间的长距离依赖关系的融合而导致模型预测结果与人类视觉感知一致性低的问题。

本发明授权基于多尺度特征和长距离依赖的盲图像质量评价方法在权利要求书中公布了：1.基于多尺度特征和长距离依赖的盲图像质量评价方法，其特征在于，包括以下步骤； 步骤1，从图像质量数据集抽取图像组成训练样本集B和测试样本集C；训练样本集B用于网络模型的参数训练和优化，使网络模型建立从图像到质量分数的映射，测试样本集C用于测试和验证网络模型对图像质量分数的预测性能； 步骤2，构建基于多尺度特征和长距离依赖关系的无参考图像质量评价方法网络模型S；用于提取和融合图像的多尺度特征和长距离依赖关系以回归到图像质量分数； 步骤3，对基于多尺度特征和长距离依赖关系的无参考图像质量评价方法网络模型S进行迭代训练； 步骤4，获取图像的无参考质量评价结果，得到满足要求时的模型，利用该模型进行图像质量评价； 所述步骤2具体为：构建并行的MobileNet和Transformer作为特征提取器MT，构建质量回归网络R，将特征提取器MT和质量回归网络R串联，组成基于多尺度特征和长距离依赖关系的无参考图像质量评价方法网络模型S； 步骤2.1，构建并行的MobileNet和Transformer作为特征提取器MT； 特征提取器MT由N个特征提取器MT模块顺次连接组成，每个MT模块由四个子模块组成，分别是Mobile块、M2T块、Trans块和T2M块，其中Mobile块是组成MobileNet的基本模块，MobileNet由多个Mobile块级联组成，Trans块是组成Transformer的基本模块，Transformer由多个Trans块级联组成，Trans块和Mobile块并行，M2T块和T2M块基于交叉注意力机制，与同一级的Trans块和Mobile块相连，作为并行的MobileNet和Transformer的桥梁，将MobileNet提取的多尺度特征和Transformer提取的长距离依赖关系进行融合； 步骤2.2，构建质量回归网络R； 将第N个MT模块的输出x和z连结成特征向量，即为特征提取器MT从原始输入图像中提取到的融合多尺度特征和长距离依赖关系的图像质量特征；其中，x为第N个MT模块中Mobile块的输出与T2M块的输出相加得到的多尺度特征，z为第N个MT模块中Trans块的输出与M2T块的输入相加得到的全局令牌z； 将图像质量特征输入多层感知机MLP，回归到图像质量分数，其中MLP由输出层网络、隐藏层网络和输出层网络组成，MLP的第一层网络为输入层网络，中间层网络为隐藏层网络，能够ne有多层，最后一层网络为输出层网络； 至此，网络模型S构建完成，网络模型S表示为 Sx,z＝[MTx,z]NR 其中，x,z为网络模型S的输入，x为多尺度特征，z为全局令牌，MT为特征提取器MT模块，N表示N个特征提取器MT模块级联，R表示质量回归网络； 所述Mobile块中对输入多尺度特征x进行五步操作，依次是进行卷积、ReLU激活、下采样卷积、ReLU激活和卷积，得到Mobile块的输出特征xhidden； 第一个特征提取器MT模块的输入特征x由步骤1中获取的训练样本集B或测试样本集C中的样本图像输入反向瓶颈块I-B，依次经过卷积、深度分离卷积和卷积得到，其中x为低级多尺度特征，低级多尺度特征中包含丰富的几何信息，但缺乏语义信息。

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西安电子科技大学;西安电子科技大学杭州研究院，其通讯地址为：710071 陕西省西安市雁塔区太白南路2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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。