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龍圖騰網獲悉南京郵電大學申請的專利一種基于視覺交互感知雙流網絡的圖像無參考質量評估方法及裝置獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN115457015B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-05發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202211189584.2，技術領域涉及：G06T7/00；該發明授權一種基于視覺交互感知雙流網絡的圖像無參考質量評估方法及裝置是由熊健;王小奇;羅旺;高浩設計研發完成，并于2022-09-28向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于視覺交互感知雙流網絡的圖像無參考質量評估方法及裝置在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于視覺交互感知雙流網絡的圖像無參考質量評估方法及裝置，通過考慮人眼視覺系統的視覺掩蔽效應提出了三個模塊：內容感知模塊，失真感知模塊和視覺交互模塊。其中，內容感知模塊采用基于ImageNet預訓練的ResNet50網絡用以提取語義特征作為圖像內容表示；失真感知模塊該模塊通過在大規模合成失真數據集上訓練BoTNet以提取圖像失真的表征特征；視覺交互模塊通過基于自注意力機制的特征融合模塊來建模圖像內容和失真的視覺交互關系。本發明提出的視覺感知交互網絡基于人眼視覺系統的視覺掩蔽效應，對圖像內容和圖像失真的視覺交互作用進行建模，能夠有效提高圖像感知質量評估性能。

本發明授權一種基于視覺交互感知雙流網絡的圖像無參考質量評估方法及裝置在權利要求書中公布了：1.一種基于視覺交互感知雙流網絡的圖像無參考質量評估方法，其特征在于，包括： 對圖像進行預處理； 采用預先訓練的內容感知模塊對預處理的圖像進行語義特征提取； 采用預先訓練的失真感知模塊對預處理的圖像進行失真感知特征提取； 將提取的圖像的語義特征和失真感知特征采用預先訓練的視覺交互感知模塊進行特征融合，得到融合特征； 基于融合特征進行圖像質量評估，得到圖像質量分數； 其中，預先訓練視覺交互感知模塊包括： 采用訓練好的內容感知模塊提取訓練樣本的語義特征，以及采用訓練好的失真感知模塊提取訓練樣本的失真感知特征，將訓練樣本的語義特征和失真感知特征連接起來，得到F，其中cs表示語義特征輸出通道大小，cd表示失真感知特征輸出通道大小，w和h分別表示輸出特征的寬度和高度； 將F扁平化，并通過卷積操作映射到特征序列其中l＝w×h為特征序列的長度，d為特征序列的尺寸； 將一個可學習的標記添加到中，并添加位置嵌入PE，得到訓練樣本的特征將訓練樣本的特征依次輸入多頭自注意力機制的特征融合模塊和多層感知器塊進行訓練，最終得到訓練好的視覺交互感知模塊。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯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：210046 江蘇省南京市棲霞區文苑路9號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。