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龙图腾网获悉上海电力大学申请的专利基于多尺度空间金字塔池化的真实场景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：CN116777811B 。

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：202210207653.1，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于多尺度空间金字塔池化的真实场景图像质量评价方法是由卢芳芳;秦枫设计研发完成，并于2022-03-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多尺度空间金字塔池化的真实场景图像质量评价方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于多尺度空间金字塔池化的真实场景图像质量评价方法，该方法构建了用于真实场景失真的盲参考图像质量评价模型，该模型具有多尺度语义特征提取模块、自适应内容理解模块以及质量评分模块。通过将原始待测图像输入到该图像质量评价模型中，首先由多尺度语义特征提取模块提取待测图像的多尺度语义特征，并通过空间金字塔结构固定多尺度语义特征的尺寸；然后自适应内容理解模块使用多尺度语义特征生成质量评分模块所需的评分规则，即权重与偏置；最终，质量评分模块将多尺度语义特征以及评分规则融合从而进行质量评分生成待测图像的质量得分。本发明的图像质量评价模型具有评估精度高、泛化性能好、训练速度快、鲁棒性高等特点。

本发明授权基于多尺度空间金字塔池化的真实场景图像质量评价方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多尺度空间金字塔池化的真实场景图像质量评价方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1，构建图像质量评价模型，该图像质量评价模型包括多尺度语义特征提取模块、自适应内容理解模块以及质量评分模块； 步骤S2，将待测图像输入至所述图像质量评价模型，由所述多尺度语义特征提取模块提取所述待测图像的多尺度语义特征，并通过空间金字塔结构固定所述多尺度语义特征的尺寸； 步骤S3，所述自适应内容理解模块使用所述多尺度语义特征生成所述质量评分模块所需的评分规则，即权重与偏置； 步骤S4，所述质量评分模块将所述多尺度语义特征以及所述评分规则融合从而进行质量评分生成所述待测图像的质量得分， 其中，所述步骤S2包括以下子步骤： 步骤S2-1，将所述待测图像输入至ResNet50经第一层卷积后输入至注意力提取子模块进行注意力特征提取； 步骤S2-2，将步骤S2-1提取到的注意力特征分别输入至Stage1、Stage2和Stage3得到不同尺度的语义特征流，并分别使用1x1卷积降维以增强特征表达与优化计算； 步骤S2-3，对经步骤S2-2得到的3个语义特征流与经Stage4所得的高级语义特征流分别使用空间金字塔池化结构进行池化，得到4个定长的语义特征向量，将这4个定长的语义特征向量合并后得到所述多尺度语义特征， 在所述步骤S2-3中，分别采取三种池化操作： 第一种池化操作为对特征图的所有区域进行池化， 第二种将特征图的区域划分为2×2＝4个部分，对每个部分池化， 第三种将特征图的区域划分为3×3＝9个部分，对每个部分池化， 所述定长的语义特征向量为通过将三种池化方式得到的结果进行拼接得到，所述定长为14×256， 所述自适应内容理解模块包含一个自适应池化层，三个1x1卷积层以及4路并行的权重与偏置生成分支， 所述自适应池化层用于将输入的任何尺寸的特征图经自适应池化后输出给定尺寸的张量，且通道数不发生改变。

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