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龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利一种基于多域失真学习的无参考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：CN116823794B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-03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：202310853093.1，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于多域失真学习的无参考图像质量评价方法是由张桦;沈卓南;郑博仑;姚扬;张灵均;王慕薇;罗逸章;郭紫俐设计研发完成，并于2023-07-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多域失真学习的无参考图像质量评价方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多域失真学习的无参考图像质量评价方法，首先构建基于多域失真学习的无参考图像质量评价模型；然后对输入的失真图像进行退化修复；完成多域失真学习，得到对应的频率特征；再进行多尺度语义特征提取和边缘信息提取；最后根据获得的将多尺度频率特征、多尺度语义特征和图像边缘信息，实现特征融合与质量回归。本发明提出使用多域失真学习方法，帮助模型识别图像信息中的各种噪声，并有效地提高图像质量。本发明在图像语义特征的基础之上引入频域信息来辅助预测质量分数。

本发明授权一种基于多域失真学习的无参考图像质量评价方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多域失真学习的无参考图像质量评价方法，其特征在于，包括步骤如下： 步骤1、构建基于多域失真学习的无参考图像质量评价模型； 所述的基于多域失真学习的无参考图像质量评价模型，包括失真图像修复模块和网络主模块； 网络主模块由多域失真提取子模块和特征融合子模块构成；其中多域失真提取子模块由频域失真提取模块、语义特征提取模块和边缘信息提取模块组成；特征融合子模块包括多尺度特征连接和“Combiner”特征融合模块； 步骤2、失真图像修复： 通过失真图像修复模块对输入的失真图像进行退化修复； 步骤3、通过多域失真提取子模块完成多域失真学习，得到对应的频率特征； 步骤4、通过语义特征提取模块完成多尺度语义特征提取； 步骤5、通过边缘信息提取模块完成边缘信息提取； 步骤6、根据获得的多尺度频率特征、多尺度语义特征和图像边缘信息，实现特征融合与质量回归； 步骤7、对构建基于多域失真学习的无参考图像质量评价模型进行训练； 所述的失真图像修复模块总体结构为一个“编码器-解码器”模型，编码器部分子模块由3个3*3卷积，BatchNorm层和LeakyReLU激活层构成；解码器部分子模块由3个3*3卷积，BatchNorm层和ReLU激活层构成；将修复好的图像和质量退化图像形成图像对作为网络主模块的输入； 所述的频域失真提取模块首先通过三次下采样操作，得到不同尺度的修复好的图像和 质量退化图像，再采用频率特征提取器分别对不同尺度的修复好的图像和质量退化图像进 行频率特征提取，得到对应的频率特征。

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