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龙图腾网获悉北京有竹居网络技术有限公司申请的专利一种图像质量评估方法、装置及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：CN114549484B 。

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：202210178896.7，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种图像质量评估方法、装置及设备是由殷光浩;王伟;袁泽寰;赵修影设计研发完成，并于2022-02-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种图像质量评估方法、装置及设备在说明书摘要公布了：本申请实施例公开了一种图像质量评估方法、装置及设备，该方法包括将第四参考图像与第四待评估图像输入图像质量评估模型，得到第四待评估图像的评估预测结果；图像质量评估模型是根据第一参考图像与第一待评估图像之间的第一图像差异编码结果、第二参考图像与第二待评估图像之间的第二图像差异编码结果、第二待评估图像的评估预测结果以及第二待评估图像的评估标定结果训练得到的；第一参考图像与第一待评估图像的图像内容相同；第二参考图像与第二待评估图像的图像内容相同或不同。如此，在应用图像质量评估模型进行图像的质量评估时，使用和待评估图像内容无关的高清图像作为参考时，也能得到较为准确的图像质量评估结果。

本发明授权一种图像质量评估方法、装置及设备在权利要求书中公布了：1.一种图像质量评估方法，其特征在于，所述方法包括： 获取第四参考图像与第四待评估图像，所述第四参考图像与所述第四待评估图像的图像内容相同或不同； 将所述第四参考图像与所述第四待评估图像输入图像质量评估模型，得到所述第四待评估图像的评估预测结果； 所述图像质量评估模型是根据第一参考图像与第一待评估图像之间的第一图像差异编码结果、第二参考图像与第二待评估图像之间的第二图像差异编码结果、所述第二待评估图像的评估预测结果以及所述第二待评估图像的评估标定结果训练得到的；其中，所述第一参考图像与所述第一待评估图像的图像内容相同，所述第一参考图像的图像质量不低于所述第一待评估图像；所述第二参考图像与所述第二待评估图像的图像内容相同或不同，所述第二参考图像的图像质量不低于所述第二待评估图像； 所述图像质量评估模型的训练过程包括： 将第一参考图像与第一待评估图像输入全参考教师模型，得到所述第一参考图像与所述第一待评估图像之间的第一图像差异编码结果； 将第二参考图像与第二待评估图像输入图像质量评估模型，得到所述第二参考图像与所述第二待评估图像之间的第二图像差异编码结果以及所述第二待评估图像的评估预测结果； 根据所述第二待评估图像的评估预测结果与所述第二待评估图像的评估标定结果，计算第一损失值； 根据所述第一图像差异编码结果与所述第二图像差异编码结果，计算第二损失值； 利用所述第一损失值以及所述第二损失值，训练所述图像质量评估模型，重复执行所述将第一参考图像与第一待评估图像输入全参考教师模型以及后续步骤，直到达到第一预设条件。

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