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龙图腾网恭喜宁波大学申请的专利基于视觉感知的高动态范围立体全向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：CN114998596B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-01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：202210562739.6，技术领域涉及：G06V10/28；该发明授权基于视觉感知的高动态范围立体全向图像质量评价方法是由曹刘燕;蒋刚毅;郁梅设计研发完成，并于2022-05-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于视觉感知的高动态范围立体全向图像质量评价方法在说明书摘要公布了：本发明提供了基于视觉感知的高动态范围立体全向图像质量评价方法，涉及图像质量评价技术领域，包括步骤：S1：建立单目感知模型包括，基于预设特征提取流程对全局颜色特征提取；根据预设采样流程对视口进行采样；对采样的视口图像进行对称或非对称失真量化处理，得到对称或非对称失真度量特征；对采样的视口图像进行场景特性的感知特征提取处理，得到左右失真图像的细节对比度特征和左右失真图像的结构特征；S2：将对称或非对称失真度量特征、左右失真图像的细节对比度特征和左右失真图像的结构特征进行特征聚合。本方法能够针对受局限于低动态范围的全向图像采集技术，提供一种客观预测精度更高的HSOI图像质量评估方法。

本发明授权基于视觉感知的高动态范围立体全向图像质量评价方法在权利要求书中公布了：1.基于视觉感知的高动态范围立体全向图像质量评价方法，其特征在于，包括步骤：S1：建立单目感知模型包括，基于预设特征提取流程对全局颜色特征提取；根据预设采样流程对视口进行采样；对采样的视口图像进行对称或非对称失真量化处理，得到对称或非对称失真度量特征；对采样的视口图像进行场景特性的感知特征提取处理，得到左右失真图像的细节对比度特征和左右失真图像的结构特征；S2：将对称或非对称失真度量特征、左右失真图像的细节对比度特征和左右失真图像的结构特征进行特征聚合；S3：建立双目感知模型包括，将采样的视口图像进行双目融合处理，得到双目融合模型提取的特征；将采样的视口图像进行双目差异处理，得到双目差异特征；并将双目融合模型提取的特征和双目差异特征进行特征聚合；S4：按照预设特征选择流程对步骤S2和步骤S3聚合后的特征进行筛选，得到特征选择后的特征集；S5：将特征选择后的特征集作为输入，选择回归模型，得到预测得分。

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