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龙图腾网获悉哈尔滨工程大学申请的专利一种领域泛化的图像质量评价方法、程序、设备及存储介质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：CN120318659B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02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：202510351050.2，技术领域涉及：G06V10/98；该发明授权一种领域泛化的图像质量评价方法、程序、设备及存储介质是由綦俊炜;刘蒲江;肖旭;王航东;杨国斌设计研发完成，并于2025-03-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种领域泛化的图像质量评价方法、程序、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明属于图像质量评价技术领域，具体涉及一种领域泛化的图像质量评价方法、程序、设备及存储介质。本发明通过共享特征提取器学习了多个数据集的图像质量特征并通过质量敏感的三元组损失构建了质量敏感的特征空间，独特的多回归器结构有效保留了各领域特有的质量判别知识；在测试阶段，本发明通过领域判别器的判别结果赋予了与未知目标数据集最相似训练数据集对应的回归器预测值更高的权重，有效整合了各回归器的预测结果，提高了泛化性能。本发明有效地解决了多数据集混合的领域泛化的图像质量评价方法无法有效整合各数据集质量判别知识的问题，提高了基于深度学习的图像质量评价方法的泛化性。

本发明授权一种领域泛化的图像质量评价方法、程序、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种领域泛化的图像质量评价方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：获取个带有图像质量分数标签的数据集，对于每个数据集设置领域标签，将带有领域标签的个数据集构造为训练集； 步骤2：采用训练集训练领域泛化的图像质量评价模型； 所述领域泛化的图像质量评价模型包括共享特征提取器、回归器和领域判别器；所述回归器的数量为个，与个数据集对应； 训练领域泛化的图像质量评价模型时，计算质量敏感三元组损失、质量预测损失、单调性损失以及领域判别损失，并通过加权构建全局损失； 所述质量敏感三元组损失的计算方法为： 个数据集输入至领域泛化的图像质量评价模型，对于每一样本，将自身图像数据作为锚点图像，上标“*”表示不区分样本来源的数据集；从个数据集中随机取样本，且满足，为预设的质量差异阈值，将作为锚点图像的正样本；从个数据集中随机取样本，且满足，将作为锚点图像的负样本； 为了在特征空间拉近锚点图像与正样本的距离并推远锚点图像与负样本之间的距离，计算质量敏感三元组的损失为： 其中，为个数据集中样本的总数；为预设的正负样本与锚点图像在特征空间之间的距离差值的最小值； 步骤3：将待评价的图像数据样本输入至训练好的领域泛化的图像质量评价模型中，共享特征提取器提取图像数据质量特征后，将图像数据质量特征分别输入至领域判别器和个回归器，以领域判别器输出的结果作为权重对个回归器输出的质量分数加权融合，得到待评价的图像数据样本的质量分数，完成图像质量的评价。

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