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龙图腾网获悉西安电子科技大学申请的专利基于图像内容和图像失真感知顺序的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：CN116721076B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-19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：202310676736.X，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于图像内容和图像失真感知顺序的图像质量评价方法是由何立火;黄子涵;钟斌;张卓远;王笛;高新波;路文设计研发完成，并于2023-06-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于图像内容和图像失真感知顺序的图像质量评价方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于图像内容和图像失真感知顺序的图像质量评价方法，包括以下步骤；步骤1：图像选取与失真处理；得到原始风景图像集、原始人物图像集、失真风景图像集、失真人物图像集，作为受试者观看的图像刺激；步骤2：脑电信号采集实验；采集受试者在观看不同内容和不同失真情况的图像刺激时产生的脑电信号；步骤3：脑电信号预处理；用于对步骤2采集的脑电信号进行处理，以实现数据清洗和数据变换。步骤4：构建并训练脑电信号质量评价网络。本发明能够构建并训练脑电信号质量评价网络，获取脑电信号所对应的图像的质量预测分数。

本发明授权基于图像内容和图像失真感知顺序的图像质量评价方法在权利要求书中公布了：1.一种基于图像内容和图像失真感知顺序的图像质量评价方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：图像选取与失真处理；得到原始风景图像集P11、原始人物图像集P12、失真风景图像集P21、失真人物图像集P22，作为受试者观看的图像刺激； 步骤2：脑电信号采集实验；采集受试者在观看不同内容和不同失真情况的图像刺激时产生的脑电信号； 步骤3：脑电信号预处理；用于对步骤2采集的脑电信号进行处理，以实现数据清洗和数据变换； 步骤4：构建并训练脑电信号质量评价网络； 所述步骤2具体为： 步骤2.1：感知顺序实验组实验单次试验流程； 感知顺序实验要求受试者根据图像内容和图像失真选择相应的行为反应作为反馈，具体内容如下： 1当受试者观察到图像内容为风景时选择左手进行按键准备，当受试者观察到图像内容为人物时选择右手进行按键准备； 2当受试者观察到图像为失真图像时按下按键，当受试者观察到图像为未失真图像时不按下按键； 步骤2.2：感知顺序对照组实验单次试验流程； 在感知顺序实验中，实验组实验假设图像内容感知先于图像失真感知，设置对照组实验提出相反的假设，以消除基于实验假设设定的行为任务对实验结果的影响； 感知顺序对照组实验要求受试者根据图像内容和图像失真选择相应的行为反应作为反馈，具体内容如下： 1当受试者观察到图像为失真图像时选择左手进行按键准备，当受试者观察到图像为未失真图像时选择右手进行按键准备； 2当受试者观察到图像内容为风景时按下按键，当受试者观察到图像内容为人物时不按下按键； 步骤2.3：受试者观看失真图像； 向受试者随机播放原始风景图像集P11、原始人物图像集P12、失真风景图像集P21、失真人物图像集P22中的图像作为实验刺激； 步骤2.4：脑电信号采集； 在受试者的每个单个实验刺激进行脑电信号采集，使用的脑电信号采集系统为NeuroScan，所述NeuroScan系统包含Quik-Cap64导电极帽、SynAmps264导脑电信号放大器和专业脑信号采集处理软件Curry7；Quik-Cap64导电极帽与人头皮之间接触，接受人脑电信号；SynAmps264导脑电信号放大器将Quik-Cap64导电极帽接收到的脑电信号进行放大后送入Curry7软件进行数据处理； 步骤2.5：脑电信号分析； 受试者面对图像内容和图像失真的感知，均根据图像感知的认知加工过程表现出了相同的行为反应；在图像失真为高于仅可察觉失真且低于影响内容感知的程度时，人类视觉系统对图像内容与图像失真存在确定的感知顺序规律，人类视觉系统对图像内容的感知优先于图像失真的感知； 所述步骤4具体为： 步骤4.1：划分训练集和测试集； 将步骤3中经过预处理的脑电样本，选取其中一部分作为训练集，另一部分作为测试集，每个脑电信号数据样本的维度为C×T； 步骤4.2：截断步骤3中经过预处理的脑电信号获取表征图像内容的脑电信号段N和表征图像失真的脑电信号段D； 步骤4.3：将步骤4.2中得到的中的表征图像内容的脑电信号段N进行滤波处理获得4-7Hz的θ波Nθ； 步骤4.4：构建脑电信号质量评价网络S； 构建脑电信号质量评价网络S；其中，模块1为时空卷积-平均池化模块，模块2为可分离卷积模块，脑电信号的输入维度为C×T，其中C表示脑电信号的通道数，T表示采样点数； 步骤4.5：将步骤4.2中得到的表征图像失真的脑电信号段D和步骤4.3中得到的表征图像内容的θ波Nθ输入到脑电信号质量评价网络S中获得质量评价分类结果； 步骤4.6：训练脑电信号质量评价网络S； 所述步骤4.6具体为： 训练阶段，所有训练过程均采用Adam优化算法，计算每个训练样本对应的质量预测分数与该训练样本对应的质量分数标签的均方误差的公式为： b表示对脑电信号质量评价网络S进行迭代训练时从训练样本集B中不放回地随机选取训练样本的个数，qg表示第g个训练样本对应的质量分数标签，表示第g个训练样本对应的质量预测分数。

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