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龙图腾网获悉中国科学院长春光学精密机械与物理研究所申请的专利一种基于频段信息的优质图像分类方法和系统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：CN115761326B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202211418082.2，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于频段信息的优质图像分类方法和系统是由郑亮亮;张紫玉;徐伟;朴永杰;冯汝鹏设计研发完成，并于2022-11-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于频段信息的优质图像分类方法和系统在说明书摘要公布了：一种基于频段信息的优质图像分类方法和系统涉及图像智能评价技术领域，解决了现有需求一种准确的优质图像分类方法和系统的问题，方法包括如下步骤：获得训练集，对训练集中的图像设置标签，所述标签分为两类：是否被破坏、是否存在过度锐化和\或伪影；使用高斯高通滤波获取图像的频段信息；利用频段信息获取图像特征；利用训练集中图像的图像特征，训练图像结构判别模型和训练过度锐化伪影判别模型；根据图像结构判别模型和过度锐化伪影判别模型能够获得图像集中的优质图像。本发明对于图像像质的判别准确，极大地减轻了工作人员的负担，提高了图像评价的效率，解决了劣质图像对图像评价工作的干扰问题，填补了对图像像质分类的空缺。

本发明授权一种基于频段信息的优质图像分类方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于频段信息的优质图像分类方法，其特征在于，包括： 获得训练集，对训练集中的图像设置标签，所述标签分为两类：是否被破坏、以及是否存在过度锐化和\或伪影； 使用高斯高通滤波获取图像的频段信息； 利用频段信息获取图像特征； 利用训练集中图像的图像特征，训练图像结构判别模型和训练过度锐化伪影判别模型；根据训练得到的图像结构判别模型和过度锐化伪影判别模型能够获得图像集中的优质图像； 所述图像结构判别模型和训练过度锐化伪影判别模型均为基于二叉树的支持向量机的机器学习模型； 所述利用频段信息获取图像特征具体为： （2） 其中，、和分别为图像信息熵、高频分量信息熵和中低频分量信息熵；为高频分量的均值；为高频分量的梯度均值；为输入图像；为对应的高频分量，为对应的中低频分量；为高频分量的梯度；和为图像的尺寸，m为图像的宽，n为图像的高；为像素编号；为图像一维熵； 所述图像一维熵表示为： （3） 其中，为图像的某个像素值，为在图像中出现的概率。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国科学院长春光学精密机械与物理研究所，其通讯地址为：130033 吉林省长春市东南湖大路3888号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。