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龙图腾网获悉哈尔滨工程大学申请的专利一种基于领域自适应的图像质量评价系统及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：CN119648639B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202411671210.3，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于领域自适应的图像质量评价系统及方法是由綦俊炜;刘蒲江;王营臻;肖旭;王航东设计研发完成，并于2024-11-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于领域自适应的图像质量评价系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于领域自适应的图像质量评价系统及方法，系统包括：数据集构建模块、网络构建模块、互监督模块、参数更新模块和质量评价模块；数据集构建模块用于构建图像质量评价的源域数据集和目标域数据集；网络构建模块用于构建领域自适应孪生网络，并基于源域数据集和目标域数据集领域判别结果引导子网络分别关注易转移区域和难转移区域；互监督模块基于熵排序筛选高置信的伪标签，使领域自适应孪生网络中的子网络通过伪标签互相监督对方目标域的预测结果；参数更新模块基于全局损失对领域自适应孪生网络的参数进行更新，得到图像质量评价模型；质量评价模块利用图像质量评价模型对待评价图像进行图像质量评价。

本发明授权一种基于领域自适应的图像质量评价系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于领域自适应的图像质量评价系统，其特征在于，包括：数据集构建模块、网络构建模块、互监督模块、参数更新模块和质量评价模块； 所述数据集构建模块用于构建图像质量评价的源域数据集和目标域数据集； 所述网络构建模块用于构建领域自适应孪生网络，并基于所述源域数据集和目标域数据集领域判别结果引导子网络分别关注易转移区域和难转移区域； 所述互监督模块基于熵排序筛选高置信的伪标签，使所述领域自适应孪生网络中的子网络通过所述伪标签互相监督对方目标域的预测结果； 所述参数更新模块基于全局损失对所述领域自适应孪生网络的参数进行更新，得到图像质量评价模型； 所述质量评价模块利用所述图像质量评价模型对待评价图像进行图像质量评价； 所述数据集构建模块包括：初始数据获取单元和数据处理单元； 所述初始数据获取单元用于获取图像数据，所述图像数据包括初始源域数据和初始目标域数据； 所述数据处理单元用于对所述初始源域数据和所述初始目标域数据进行数据增强，得到所述源域数据集和所述目标域数据集，其中，表示源域图像数据，表示目标域图像数据，表示源域的图像质量标签； 所述领域自适应孪生网络由关注易转移区域子网络和关注难转移区域子网络构成； 所述关注易转移区域子网络包括：特征提取器、局部领域判别器、全局领域判别器和得分分布分类器； 所述关注难转移区域子网络包括：特征提取器、局部领域判别器、全局领域判别器和得分分布分类器； 全局领域判别器通过构建全局领域判别损失来激励所述领域自适应孪生网络对齐全局质量特征； 所述全局领域判别损失包括：关注易转移区域子网络全局领域判别损失和关注难转移区域子网络全局领域判别损失： 其中，表示关注易转移区域子网络全局领域判别损失，表示关注难转移区域子网络全局领域判别损失，n=ns+nt，nt表示目标域的数据量，，表示交叉熵损失，*表示源域目标域，表示领域标签；表示关注易转移区域子网络提取的图像不同区域的局部质量特征，记作，表示关注易转移区域子网络局部领域判别器对于不同区域特征的二分类判别结果；二分类结果分类概率为0.5的区域表示能混淆局部判别器的区域，即易转移区域，设熵的求解函数为H，通过分类结果的熵对不同区域提取的局部质量特征的进行加权，用来引导关注易转移区域子网络关注易转移区域；表示关注难转移区域子网络提取的图像不同区域的局部质量特征，记作，表示关注难转移区域子网络局部领域判别器对于不同区域局部质量特征的二分类的判别结果，通过对提取的局部质量特征进行加权，用来引导关注难转移区域子网络关注难转移区域，通过基于局部领域判别器判别结果的熵加权的方法以构建一个分别关注易转移区域和难转移区域的孪生网络。

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哈尔滨工程大学，其通讯地址为：150001 黑龙江省哈尔滨市南岗区南通大街145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”。