清华大学;清华大学建筑设计研究院有限公司刘紫娟获国家专利权
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！
龙图腾网获悉清华大学;清华大学建筑设计研究院有限公司申请的专利一种基于具身感知的无参考图像质量评价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：CN120411106B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202510912963.7，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于具身感知的无参考图像质量评价方法和装置是由刘紫娟;朱追;赵海湉;王需;刘云浩;唐鸿骏设计研发完成，并于2025-07-03向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于具身感知的无参考图像质量评价方法和装置在说明书摘要公布了：本公开实施例涉及一种基于具身感知的无参考图像质量评价方法和装置，涉及图像质量处理技术领域，本公开与之前的图像质量评价方法相比，解决了现有的无参考方法无法高效地提取失真特征，在模糊、压缩等失真下的评价效果不理想的问题，通过引入频率域多方向特征和动态注意力机制，使无参考模型隐含具备了对具身感知场景中典型失真的处理能力，而非孤立地评价图像质量，从而通过对失真图像使用小波变换，生成失真图像的小波图像引入到无参考模型中，对小波图像进行特征提取，可以从多个方向获得失真特征的分布特点，为无参考模型捕获失真特征提供更多的信息和独特的视角，以高效的提取失真特征，提高图像质量评价效果。
本发明授权一种基于具身感知的无参考图像质量评价方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种基于具身感知的无参考图像质量评价方法，其特征在于，包括： 获取失真图像，并对所述失真图像进行小波变换，得到小波图像，以及分别调整所述失真图像的图像尺寸至预设第一图像尺寸和所述小波图像的图像尺寸至预设第二图像尺寸； 将调整图像尺寸后的所述小波图像和所述失真图像输入至预训练的无参考模型，以将所述小波图像和所述失真图像分别进经过多层卷积进行特征提取，得到小波域初级特征与空间域初级特征； 基于所述无参考模型中的小波域特征提取模块对所述小波域初级特征进行两次特征提取，得到两组小波域特征； 将所述两组小波域特征和所述空间域初级特征输入至所述无参考模型中的融合模块进行特征融合，得到目标融合特征； 将所述目标融合特征输入至所述无参考模型中的回归阶段进行特征提取和尺寸调整，并将回归阶段的输出结果输入到全连接层计算，得到图像质量分数。
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清华大学;清华大学建筑设计研究院有限公司，其通讯地址为：100084 北京市海淀区清华园；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。
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
开放平台
担保交易
惠及多方
会员特惠
专属平台
适合多方
数据共享
功能齐全
皖公网安备 34010402703815号
请提出您的宝贵建议，有机会获取IP积分或其他奖励