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龙图腾网获悉深圳大学申请的专利一种无参考图像质量评价方法、系统、电子设备及存储介质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：CN116485743B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202310421250.1，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种无参考图像质量评价方法、系统、电子设备及存储介质是由储颖;陈帆设计研发完成，并于2023-04-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种无参考图像质量评价方法、系统、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及一种无参考图像质量评价方法、系统、电子设备及存储介质，包括：S1、基于待评价图像获取若干样本图像块及其对应的对比敏感度加权梯度图像；S2、分别基于预设改进型ResNet‑50获取样本图像块的多尺度内容特征和对比敏感度加权梯度图像的多尺度位置特征，并进行拼接融合以得到样本图像块的多尺度特征；S3、分别获取样本图像块的高级内容特征和对比敏感度加权梯度图像的高级位置特征，对多尺度特征、高级内容特征和高级位置特征进行特征拼接并进行全连接神经网络映射以获取样本图像块的预测质量分数；S4、根据所有样本图像块的预测质量分数获取待评价图像的质量评价结果。实施本发明能够实现对图像质量分数的准确预测。

本发明授权一种无参考图像质量评价方法、系统、电子设备及存储介质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，包括以下步骤： S1、基于待评价图像获取若干样本图像块，并获取每一所述样本图像块对应的梯度图像，根据对比敏感度函数对得到的样本图像块中每个像素点计算对应的对比敏感度，以得到对比敏感图，再将对比敏感图与梯度图像进行加权融合得到对比敏感度加权梯度图像； S2、将样本图像块作为内容分支，将基于样本图像块得到的对比敏感度加权梯度图像作为位置分支，分别基于预设改进型ResNet-50获取所述样本图像块的多尺度内容特征和所述对比敏感度加权梯度图像的多尺度位置特征，并对所述多尺度内容特征和所述多尺度位置特征进行拼接融合以得到所述样本图像块的多尺度特征； S3、分别获取内容分支的高级内容特征和位置分支的高级位置特征，对所述多尺度特征、所述高级内容特征和所述高级位置特征进行特征拼接以得到拼接特征图，对所述拼接特征图进行全连接神经网络映射以获取所述样本图像块的预测质量分数； S4、根据所有所述样本图像块的预测质量分数获取所述待评价图像的质量评价结果。

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深圳大学，其通讯地址为：518060 广东省深圳市南山区南海大道3688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”。

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