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龙图腾网获悉天津大学申请的专利基于双频交互增强与双目匹配的立体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：CN119399176B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202411557848.4，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于双频交互增强与双目匹配的立体图像质量评价方法是由沈丽丽;兰铖;卢淼;张晶;孙乾龙设计研发完成，并于2024-11-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于双频交互增强与双目匹配的立体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双频交互增强与双目匹配的立体图像质量评价方法，属于立体图像质量评价技术领域。本发明包括以下步骤：把原始立体图像的左右视图分割成不重叠的图像块，作为网络的输入样本；使用FFT将左右视图图像块转换到频域并按高低频分解，使用IFFT还原得到左右视图高频与低频图像块，然后使用一组卷积和池化操作提取左右视图的高频与低频图像块的初级特征；高低频初级特征通过双频率交互注意力模块进行交互增强后，送入一个双频率重组模块得到高低频加权特征图；同时将左右视图图像块送入一组卷积和池化提取全频率初级特征，并利用高低频信息进行特征增强；增强后的全频特征通过双目匹配融合模块进行双目渐进式配准与竞争选择后得到双目融合特征；双目特征融合特征通过两组卷积进一步提取特征，与左右视图高低频重组特征拼接后，经过全连接层得到客观预测分数。本发明能够较好地模拟人类视觉系统的双目融合与竞争机制，利用不同空间频率信息对质量感知的影响，提高客观评价方法的准确性。

本发明授权基于双频交互增强与双目匹配的立体图像质量评价方法在权利要求书中公布了：1.基于双频交互增强与双目匹配的立体图像质量评价方法，其特征在于，包括下列步骤： 步骤一：将左右视图原始图像切割成32×32大小不重叠的图像块，使用FFT将左右视图图像块转换到频域并按高低频分解，使用IFFT还原得到左右视图高频与低频图像块； 步骤二：训练基于双频交互增强与双目匹配的卷积神经网络，所述卷积神经网络包括左视图双频率交互特征增强子网络、右视图双频率交互特征增强子网和双目匹配融合子网络三个子网络，具体包括如下内容： 左右视图子网络是对称的，左视图双频率交互特征增强子网络的处理流程具体包括如下内容：在左视图双频率交互特征增强子网络中，使用一组卷积和池化操作对左视图的高频与低频图像块提取初级特征图，使用双频率交互注意力模块计算高频与低频信号的注意力权重，并对高低频特征进行交互加权，然后通过三组卷积进一步提取特征，最后通过一个双频率重组模块得到高低频加权特征图； 所述双目匹配融合子网络的处理流程具体包括如下内容：在双目匹配融合子网络中，使用一组卷积和池化操作提取左右视图的图像块的全频率初级特征图，使用双频率交互注意力模块的高低频信息对全频率初级特征图进行特征增强，得到全频率增强特征图；然后，对增强后的左右视图全频特征依次进行低频双目配准和高频双目配准；最后采用双目竞争选择模块在空间维度和通道维度进行特征筛选，得到双目融合特征图，并通过两组卷积进一步提取特征； 将双目融合特征图与左右视图高低频加权特征图拼接后经过全连接层得到客观预测分数，训练过程中，网络模型的损失函数采用L1损失衡量网络预测的图像质量分数与真实的图像质量分数间的差异，并指导模型的优化； 步骤三：使用训练好的网络进行图像质量评价，将待评价立体图像切片后输入网络，对网络输出的每张立体图像的所有图像块的质量分数取平均，得到整张图像的质量分数。

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