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龙图腾网获悉安庆师范大学申请的专利一种隐式神经引导的超网络盲光场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：CN120198786B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22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：202510339497.8，技术领域涉及：G06V10/98；该发明授权一种隐式神经引导的超网络盲光场图像质量评价方法是由张友志;蒋俊明;刘德阳;钱建宇;孙全尚设计研发完成，并于2025-03-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种隐式神经引导的超网络盲光场图像质量评价方法在说明书摘要公布了：本发明涉及图像处理技术领域，特别是涉及一种隐式神经引导的超网络盲光场图像质量评价方法，包括：获取待评价光场子孔径阵列图像；提取所述光场子孔径阵列图像的目标Y通道信息；将所述目标Y通道信息输入预设的质量评价模型中，输出感知质量评价结果，其中，所述质量评价模型利用隐式神经引导网络提取所述Y通道信息的高维特征，根据所述高维特征获取感知质量分数。本发明通过从光场子孔径图像堆栈中提取的表征形式，利用隐式神经引导网络获得高维特征表示。此外结合多尺度语义特征提取网络，最终生成感知质量分数，充分考虑了人眼的视觉特性，显著提高了无参考光场图像质量评价的评分准确性和效果。

本发明授权一种隐式神经引导的超网络盲光场图像质量评价方法在权利要求书中公布了：1.一种隐式神经引导的超网络盲光场图像质量评价方法，其特征在于，包括： 获取待评价光场子孔径阵列图像； 提取所述光场子孔径阵列图像的目标Y通道信息； 将所述目标Y通道信息输入预设的质量评价模型中，输出感知质量评价结果，其中，所述质量评价模型利用隐式神经引导网络提取所述目标Y通道信息的高维特征，根据所述高维特征获取感知质量分数； 其中，所述质量评价模型包括： 高维特征提取模块，用于将所述目标Y通道信息输入所述隐式神经引导网络，输出所述目标Y通道信息的高维特征； 多维特征提取模块，用于将所述高维特征输入多尺度语义特征提取网络，输出所述目标Y通道信息的多尺度特征； 感知模块，用于将所述多尺度特征中的最高维特征输入基于感知规则建立的超网络，输出连接权重和偏置值； 评价模块，用于将所述多尺度特征进行级联后输入质量预测网络，通过与所述连接权重和偏置值点乘获得感知质量分数； 所述高维特征提取模块将所述目标Y通道信息输入隐式神经引导网络，输出所述目标Y通道信息的高维特征，包括： 根据所述光场子孔径阵列图像的空间分辨率获取对应的坐标和维度，使用位置编码函数和正弦和余弦变换对坐标进行处理，获取高频编码并结合维度拼接到坐标中，获取拼接后的坐标； 将所述光场子孔径阵列图像通过F.unfold展开，转换为n个角度分辨率的特征图，对所述特征图进行尺寸和维度转换，获取转换后的特征图； 对每个转换后的特征图进行局部集成操作，生成若干不同视角的转换后的特征图，并输入到特征提取网络MLP进行特征提取，获取每个像素在不同视角下的预测值并进行加权求和，输出高维特征图。

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