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龙图腾网获悉北京智胜远景科技有限公司申请的专利无参考图像质量评价方法、装置及计算机设备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：CN120374624B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02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：202510866787.8，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权无参考图像质量评价方法、装置及计算机设备是由曹志圣;卢子超设计研发完成，并于2025-06-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本无参考图像质量评价方法、装置及计算机设备在说明书摘要公布了：本申请适用于图像质量评价技术领域，提供一种无参考图像质量评价方法、装置及计算机设备，包括：通过离散小波变换对目标图像进行多尺度层分解，针对每个子带提取统计特征；通过尺度频率双通路特征编码，将多尺度多频段的子带统计特征转换为结构化的编码频率特征和编码尺度特征；定义频率节点和尺度节点，连接频率节点和尺度节点形成异构图，根据各节点的注意力权重融合形成图嵌入向量；将图嵌入向量映射至Transformer输入维度，基于Transformer的输出结果生成表征图像整体质量的全局特征向量；利用线性回归网络将全局特征向量映射为图像质量分数，有效提高全局信息的捕捉和建模能力，增强对全局结构性失真的识别能力。

本发明授权无参考图像质量评价方法、装置及计算机设备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： 通过离散小波变换对目标图像进行多尺度层分解，每一尺度层包括低频子带和高频子带，针对每个子带提取统计特征； 通过尺度频率双通路特征编码，将各子带的统计特征转换为结构化的编码频率特征和编码尺度特征；根据所述编码频率特征和所述编码尺度特征定义频率节点和尺度节点，连接所述频率节点和所述尺度节点形成异构图，利用图注意力网络计算各节点的注意力权重并融合形成图嵌入向量； 将所述图嵌入向量映射至Transformer输入维度，得到Transformer输出的表征图像整体质量的全局特征向量；所述Transformer的位置编码融合频率信息和尺度信息，自注意力机制融合尺度权重矩阵； 利用线性回归网络将所述全局特征向量映射为图像质量分数； 其中，所述通过尺度频率双通路特征编码，将各子带的统计特征转换为结构化的编码频率特征和编码尺度特征，根据所述编码频率特征和所述编码尺度特征定义频率节点和尺度节点，连接所述频率节点和所述尺度节点形成异构图，包括： 通过尺度频率双通路特征编码，基于每一子带的所有统计特征构建该子带的频率特征向量，堆叠所有子带的频率特征向量得到频率特征序列，对所述频率特征序列进行编码，得到编码频率特征； 对每个尺度层的低频子带和高频子带分别进行全局平均池化得到低频特征和高频特征，拼接所述低频特征和所述高频特征得到每个尺度层的尺度特征，对每个尺度层的尺度特征进行编码，得到编码尺度特征； 将各高频子带的编码频率特征定义为频率节点，将每个尺度层的编码尺度特征定义为尺度节点； 连接相邻尺度层的尺度节点，形成尺度-尺度边，连接同一尺度层内的频率节点和尺度节点，形成频率-尺度边；不同频率节点间不显式连接或赋予小于阈值的权重。

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