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龙图腾网获悉南京邮电大学申请的专利一种无参考图像质量评价方法、装置及存储介质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：CN115359000B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-15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：202211009923.4，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种无参考图像质量评价方法、装置及存储介质是由崔子冠;郑静;吴立鹏;唐贵进;刘峰设计研发完成，并于2022-08-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种无参考图像质量评价方法、装置及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种无参考图像质量评价方法、装置及存储介质，其包括：获取失真图像，并对失真图像进行尺寸调整；提取尺寸调整后的失真图像的梯度图、相位谱图、振幅谱图、频谱图，得到失真图像的特征图集；对尺寸调整后的失真图像进行两倍下采样后，通过双三次插值恢复图像尺寸，得到缩放处理后的图像；根据尺寸调整后的失真图像和缩放处理后的图像，得到失真图像的差异图；提取差异图的梯度图、相位谱图、振幅谱图、频谱图，得到差异图的特征图集；将失真图像及其特征图集、差异图及其特征图集输入预先构建的质量评价模型，得到失真图像的质量评价结果，其中，质量评价模型采用元学习框架构建。本发明具有更好的质量预测准确性和泛化能力。

本发明授权一种无参考图像质量评价方法、装置及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种无参考图像质量评价方法，其特征在于，包括如下步骤： 获取失真图像，并对失真图像进行尺寸调整； 提取尺寸调整后的失真图像的梯度图、相位谱图、振幅谱图和频谱图，得到失真图像的特征图集； 对尺寸调整后的失真图像进行两倍下采样后，通过双三次插值恢复图像尺寸，得到缩放处理后的图像； 根据尺寸调整后的失真图像和缩放处理后的图像，得到失真图像的差异图； 提取差异图的梯度图、相位谱图、振幅谱图、频谱图，得到差异图的特征图集； 将失真图像及其特征图集、差异图及其特征图集输入预先构建的质量评价模型，得到失真图像的质量评价结果； 所述质量评价模型的构建方法为： 获取用于图像质量评价的深度回归网络模型、元训练集和目标任务集，其中，元训练集和目标任务集均包括多组训练数据，每一组训练数据包括一副失真图像及其特征图集、失真图像对应的差异图及其特征图集； 将元训练集划分为支持集和查询集； 根据支持集和查询集，在元学习框架下利用两层梯度下降方法对深度回归网络模型进行模型训练，得到质量先验模型； 利用目标任务集对质量先验模型的模型参数进行微调，得到最终的质量评价模型。

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