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龍圖騰網(wǎng)獲悉長(zhǎng)沙理工大學(xué)申請(qǐng)的專利基于主體與場(chǎng)景語義提示的無參考水下圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN120451763B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-16發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202510958818.2，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V20/05；該發(fā)明授權(quán)基于主體與場(chǎng)景語義提示的無參考水下圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法是由吳樂園;廖資;郭玉柱;王鼎湘;張煒杰設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-07-11向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本基于主體與場(chǎng)景語義提示的無參考水下圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法在說明書摘要公布了：基于主體與場(chǎng)景語義提示的無參考水下圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法，包括：構(gòu)造水下圖像數(shù)據(jù)集；構(gòu)建水下圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)模型；將主體、場(chǎng)景文本提示特征進(jìn)行融合；計(jì)算水下圖像與主體及場(chǎng)景文本的語義相似性，得到語義相似性分?jǐn)?shù)；根據(jù)語義相似性分?jǐn)?shù)訓(xùn)練主體及場(chǎng)景語義相似性評(píng)估模塊；提取主體、場(chǎng)景視覺提示特征；將主體、場(chǎng)景視覺提示特征及圖像淺層、深層特征進(jìn)行融合，得到第二視覺特征矩陣；將質(zhì)量等級(jí)、失真類型及等級(jí)文本特征進(jìn)行融合，得到質(zhì)量及失真文本語義特征矩陣；根據(jù)第二視覺特征矩陣提取質(zhì)量及失真視覺特征矩陣，計(jì)算質(zhì)量及失真視覺特征矩陣與質(zhì)量及失真文本語義特征矩陣之間的相似性分?jǐn)?shù)，作為圖像質(zhì)量分?jǐn)?shù)。本發(fā)明方法全面準(zhǔn)確。

本發(fā)明授權(quán)基于主體與場(chǎng)景語義提示的無參考水下圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于主體與場(chǎng)景語義提示的無參考水下圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法，其特征在于：包括以下步驟： 步驟S1：為水下圖像構(gòu)造可學(xué)習(xí)文本提示信息，構(gòu)造水下圖像數(shù)據(jù)集；可學(xué)習(xí)文本提示信息包括水下圖像對(duì)應(yīng)的主體文本提示信息、場(chǎng)景文本提示信息、質(zhì)量等級(jí)文本提示信息、失真類型及等級(jí)文本提示信息； 步驟S2：構(gòu)建水下圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)模型，該模型包括主體及場(chǎng)景語義相似性評(píng)估模塊和圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)模塊，主體及場(chǎng)景語義相似性評(píng)估模塊與圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)模塊相連； 步驟S3：將水下圖像數(shù)據(jù)集中的水下圖像輸入主體及場(chǎng)景語義相似性評(píng)估模塊，提取圖像淺層特征和圖像深層特征；對(duì)淺層特征和深層特征進(jìn)行融合，得到第一視覺特征矩陣I1；將水下圖像數(shù)據(jù)集中水下圖像對(duì)應(yīng)的主體文本提示信息及場(chǎng)景文本提示信息輸入主體及場(chǎng)景語義相似性評(píng)估模塊，提取主體文本提示特征和場(chǎng)景文本提示特征，將主體文本提示特征和場(chǎng)景文本提示特征進(jìn)行融合，得到主體及場(chǎng)景文本語義特征矩陣T1； 步驟S4：根據(jù)第一視覺特征矩陣I1和主體及場(chǎng)景文本語義特征矩陣T1，計(jì)算水下圖像與主體及場(chǎng)景文本之間的語義相似性，得到語義相似性分?jǐn)?shù)； 步驟S5：根據(jù)語義相似性分?jǐn)?shù)訓(xùn)練主體及場(chǎng)景語義相似性評(píng)估模塊，得到訓(xùn)練好的主體及場(chǎng)景語義相似性評(píng)估模塊； 步驟S6：將水下圖像數(shù)據(jù)集中的水下圖像輸入訓(xùn)練好的主體及場(chǎng)景語義相似性評(píng)估模塊，提取主體視覺提示特征和場(chǎng)景視覺提示特征； 步驟S7：將水下圖像數(shù)據(jù)集中的水下圖像輸入圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)模塊，提取圖像淺層特征和圖像深層特征；將主體視覺提示特征、場(chǎng)景視覺提示特征、圖像淺層特征、圖像深層特征進(jìn)行融合，得到第二視覺特征矩陣I2；將水下圖像數(shù)據(jù)集中水下圖像對(duì)應(yīng)的質(zhì)量等級(jí)文本提示信息、失真類型及等級(jí)文本提示信息輸入圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)模塊，提取質(zhì)量等級(jí)文本特征、失真類型及等級(jí)文本特征，將質(zhì)量等級(jí)文本特征、失真類型及等級(jí)文本特征進(jìn)行融合，得到質(zhì)量及失真文本語義特征矩陣T2； 步驟S8：根據(jù)第二視覺特征矩陣I2提取質(zhì)量及失真視覺特征矩陣K1，計(jì)算質(zhì)量及失真視覺特征矩陣K1與質(zhì)量及失真文本語義特征矩陣T2之間的相似性分?jǐn)?shù)，將該相似性分?jǐn)?shù)作為最后的圖像質(zhì)量分?jǐn)?shù)。

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