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龙图腾网获悉广西大学申请的专利基于重建结构失真的图像重定向质量评价方法与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：CN116486217B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-16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：202310457010.7，技术领域涉及：G06V10/776；该发明授权基于重建结构失真的图像重定向质量评价方法与装置是由唐振华;姚洁梅;李桂清设计研发完成，并于2023-04-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于重建结构失真的图像重定向质量评价方法与装置在说明书摘要公布了：本发明提出了一种基于重建结构失真的图像重定向质量评价算法。通过重定向图像到原始图像的逆向匹配完成信息重建，根据重建信息的分布特点，分别提出基于全局重建信息分布和显著重建信息分布的结构失真衡量指标Sd和Vd。将所提出的结构失真衡量指标Sd和Vd用在不同类型重定向图像的质量评价，通过公开的RetargetMe和CUHK数据库进行本发明算法的评价性能验证，结果表明，本发明方法具有更高相关度，以及更稳定的评价性能。此外，所提出的Sd和Vd的结构失真衡量指标不需要进行结构信息的检测和对比，减少算法误差的同时，降低了耗时。

本发明授权基于重建结构失真的图像重定向质量评价方法与装置在权利要求书中公布了：1.一种基于重建结构失真的图像重定向质量评价方法，其特征在于，包括如下步骤： 1从图像重定向过程的信息重建特点出发，设计两个基于重建信息分布的结构失真量度指标，即基于显著重建信息分布的结构失真度量和基于全局重建信息分布的结构失真度量，分别对重定向图像全局结构对称性破坏以及显著区域的结构扭曲现象进行衡量，所述两个结构失真量度不需要进行结构信息的检测和对比，只需要进行重定向图像到原始图像的信息重建；在所述步骤1中首先进行基于逆向匹配的信息重建，获取从重定向图像到原始图像的匹配特征点的相对位移，然后将相对位移映射到一张与原始图像大小一样的二维图中，生成逆向匹配图，最后利用逆向匹配信息构造全局重建信息分布图和显著区域重建信息分布图； 所述基于显著重建信息分布的结构失真度量的构建具体包括： 步骤1：生成显著区域重建信息分布图中行与列的位置向量，若显著区域重建信息分布图中被删除的信息取值为0，剩余信息的取值为1，那么Sc表示为对应的0-1分布矩阵，设Ri和Ci分别表示第i行和第i列的分布向量，根据分布向量Ri和Ci中“1”所在的位置，生成对应的位置向量Ri_index和Ci_index； 步骤2：计算显著区域中行和列产生的结构失真，根据显著区域重建信息分布图中第i行和第i列的位置向量Ri_index和Ci_index，利用式2和式3分别计算行和列的结构失真： 其中，mc，nc分别代表第行和第列剩余信息数量，假设原始图像显著区域设置为Ws行和Hs列的矩阵，则有mc=Ws，nc=Hs，由式2和式3得到所有行和列的重建结构失真集合，分别表示为Rd和Cd，显著区域所有行和列重建时产生的平均结构失真式4和5所示： 步骤3：衡量行列之间的重建信息的稳定程度，利用行之间和列之间的结构失真的差异程度说明重定向图像的剩余信息重建过程的稳定程度，分别记为vRd和vCd，计算方式如式6和7： 当vRd和vCd的值变大时，表示行之间和列之间的结构失真差异变大，此时行之间或列之间的重建信息分布特点变化较大，信息重建处于不稳定的状态，则容易出现行之间和列之间的明显结构失真； 步骤4：计算显著区域的结构失真，综合式4，5，6和式7，得到图像显著区域在重定向过程中产生的整体结构失真，记为Sd: 其中，式8中前两项表示所有行和列的信息重建时产生的结构失真；后两项表示行之间和列之间信息重建的稳定程度，四项失真指标的权重分别为：a，b，c，d，Sd越大，表明重建信息之间的内容差异越大，重定向图像的结构失真越严重； 基于全局重建信息分布的结构失真度量包括： 步骤1：反置全局重建信息分布图，将全局重建信息分布图中的被删除信息设为1，而保留信息设为0，如式9所示： 步骤2：设定衡量全局结构对称性失真的区域，设H和W分别代表全局重建信息失真图的高和宽，全局结构对称性失真主要源自于整行列删除信息的数量，为了准确定位整行列删除信息聚集的方向，以全局重建信息分布图的中心坐标为基点，过该基点设置水平轴将全局重建信息分为上下两个部分，过基点设置垂直轴将全局重建信息失真图分为左右两个部分； 步骤3：获取水平和垂直方向的删除信息分布向量，上半部分第i行的删除信息分布向量为Ri，对应的信息删除量为Vudi，如式10所示，通过i的取值范围[1，H2]，得到上半部分所有行的整行信息删除量的统计，即上方向的结构对称性失真，如式11所示： 同理得到下方向、左方向以及右方向的结构对称性失真，分别如12、13和14所示： 步骤4：确定重定向图像的结构对称性失真，步骤3中得到上下两部分整行的信息删除的数量为和，左右两部分整列的信息删除的数量为和，从而确定垂直和水平方向的主要信息删除量，作为两个方向的对称性失真衡量分数，记为和，最后选取垂直和水平两个方向中最大的信息删除量，作为基于全局重建信息分布的结构失真量度，如式17所示： 的取值越大，表示重定向图像的全局结构对称性破坏越严重； 2将显著区域结构失真Sd和全局结构对称性失真Vd用于分类评价机制中，首先将Sd用于衡量所有类型重定向图像的显著区域结构失真，为了体现所选取的显著区域重建信息分布范围足够体现重要内容的结构失真情况，利用权重对Sd进行加权，将Vd用于衡量所有类型重定向图像的结构对称性破坏程度，并为不同类型重定向图像的失真分数Vd设置不同的权重。

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