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龙图腾网获悉合肥工业大学申请的专利无参考图像质量评价数据确定方法和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：CN115272194B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-09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：202210793127.8，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权无参考图像质量评价数据确定方法和装置是由赵洋;马志亮;陈缘;曹力;李琳;刘晓平设计研发完成，并于2022-07-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本无参考图像质量评价数据确定方法和装置在说明书摘要公布了：本发明提供一种无参考图像质量评价数据确定方法和装置，方法包括：获取带有主观标签的真实图像数据集，训练得到初始无参考图像质量评价模型；获取图像对并输入至初始无参考图像质量评价模型，得到初始无参考图像质量评价模型输出的质量评价数据；根据质量评价数据，得到图像对的伪标签，根据图像对和伪标签，得到目标真实图像数据集；根据目标真实图像数据集训练初始无参考图像质量评价模型，得到目标无参考图像质量评价模型，目标无参考图像质量评价模型用以确定无参考图像质量评价数据。本发明通过创建具有大量图像对和伪标签的真实图像数据集，扩大数据集的规模，增加图像内容的多样性，无需列举每一种失真情况，提高了鲁棒性和泛化能力。

本发明授权无参考图像质量评价数据确定方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种无参考图像质量评价数据确定方法，其特征在于，包括： 获取带有主观标签的真实图像数据集，训练得到初始无参考图像质量评价模型； 获取图像对，输入所述图像对至所述初始无参考图像质量评价模型，得到所述初始无参考图像质量评价模型输出的质量评价数据； 根据所述质量评价数据，得到所述图像对的伪标签，根据所述图像对和所述伪标签，得到目标真实图像数据集； 根据所述目标真实图像数据集训练所述初始无参考图像质量评价模型，得到目标无参考图像质量评价模型，所述目标无参考图像质量评价模型用以确定无参考图像质量评价数据； 所述初始无参考图像质量评价模型包括输入特征提取层、降采样及特征提取层、特征回归层； 所述输入特征提取层，用于对输入图像进行浅层特征提取并分解，得到多通道的第一特征图； 所述降采样及特征提取层，用于对所述第一特征图进行降采样和特征提取，得到第二特征图； 所述特征回归层，用于对所述第二特征图进行特征回归处理，得到输入图像的质量评价分数； 所述根据所述质量评价数据，得到所述图像对的伪标签，包括： 根据所述质量评价数据，得到每个所述初始无参考图像质量评价模型对所述图像对质量评价的相对概率； 计算所有所述相对概率的平均值，得到所述图像对的伪标签。

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合肥工业大学，其通讯地址为：230009 安徽省合肥市包河区屯溪路193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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