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龍圖騰網(wǎng)獲悉南京郵電大學申請的專利一種結合Transformer和卷積網(wǎng)絡的無參考圖像質量評價方法獲國家發(fā)明授權專利權，本發(fā)明授權專利權由國家知識產(chǎn)權局授予，授權公告號為：CN116612083B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權局官網(wǎng)在2025-08-29發(fā)布的發(fā)明授權授權公告中獲悉：該發(fā)明授權的專利申請?zhí)?專利號為：202310567190.4，技術領域涉及：G06T7/00；該發(fā)明授權一種結合Transformer和卷積網(wǎng)絡的無參考圖像質量評價方法是由崔子冠;吳立鵬;干宗良;唐貴進;劉峰設計研發(fā)完成，并于2023-05-19向國家知識產(chǎn)權局提交的專利申請。

本一種結合Transformer和卷積網(wǎng)絡的無參考圖像質量評價方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種結合Transformer和卷積網(wǎng)絡的無參考圖像質量評價方法，包括：對失真圖像進行下采樣和位置編碼得到特征序列，輸入到基于Transformer的生成網(wǎng)絡中獲取失真圖像的多層特征；失真圖像第三層特征通過線性逆平攤得到偽參考圖像；將失真圖像的多層特征分別通過卷積和歸一化操作進行特征變換后加權相加得到失真圖像的全局特征；將失真圖像和偽參考圖像輸入到卷積神經(jīng)網(wǎng)絡中分別提取卷積特征，并進行連接得到失真圖像的局部特征；將失真圖像的全局特征和局部特征進行連接得到融合特征，輸入到線性回歸網(wǎng)絡中得到失真圖像的質量評價結果。結合了失真圖像基于Transformer的全局特征和失真圖像與偽參考圖像的局部卷積特征，具有更好的質量預測準確性。

本發(fā)明授權一種結合Transformer和卷積網(wǎng)絡的無參考圖像質量評價方法在權利要求書中公布了：1.一種無參考圖像質量評價方法，其特征在于，包括： 對失真圖像進行下采樣和位置編碼得到特征序列； 將所述特征序列輸入到基于Transformer的生成網(wǎng)絡中獲取失真圖像的多層特征，其中所述失真圖像的多層特征包括失真圖像第一層特征、失真圖像第二層特征和失真圖像第三層特征；具體包括：所述基于Transformer的生成網(wǎng)絡包括第一個Transformer模塊、第二個Transformer模塊和第三個Transformer模塊；將特征序列輸入到第一個Transformer模塊中提取得到失真圖像第一層特征；失真圖像第一層特征通過雙線性插值進行兩倍上采樣后輸入到第二個Transformer模塊中提取得到失真圖像第二層特征；失真圖像第二層特征通過雙線性插值進行兩倍上采樣后輸入到第三個Transformer模塊中提取得到失真圖像第三層特征； 失真圖像第三層特征通過線性逆平攤得到偽參考圖像； 將失真圖像的多層特征分別通過卷積和歸一化操作進行特征變換，將變換后的特征進行加權相加得到失真圖像的全局特征； 將失真圖像和偽參考圖像輸入到卷積神經(jīng)網(wǎng)絡中分別提取失真圖像卷積特征和偽參考圖像卷積特征，并進行通道維連接得到失真圖像的局部特征； 將失真圖像的全局特征和局部特征進行連接得到失真圖像的融合特征，將所述失真圖像的融合特征輸入到線性回歸網(wǎng)絡中，得到失真圖像的質量評價結果。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯(lián)系本專利的申請人或專利權人南京郵電大學，其通訊地址為：210003 江蘇省南京市鼓樓區(qū)新模范馬路66號；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。