中国传媒大学;广东南方新媒体股份有限公司叶龙获国家专利权
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龙图腾网获悉中国传媒大学;广东南方新媒体股份有限公司申请的专利基于质量解耦的轻量级对比学习图像质量评价方法、系统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：CN119151855B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202410878198.7，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于质量解耦的轻量级对比学习图像质量评价方法、系统是由叶龙;冯晨曦;张远;王兵;陈志业;张智骞设计研发完成，并于2024-07-02向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于质量解耦的轻量级对比学习图像质量评价方法、系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于质量解耦的轻量级对比学习图像质量评价方法、系统，基于语义质量解耦模块中的重建网络重建各个尺度特征的前尺度特征以获取三个维度的重建前尺度特征，再建模各个尺度特征与前尺度特征在局部位置所处的局部条件概率，并根据条件概率获取所述尺度特征与前尺度特征的整体条件熵，通过预设的建模优化公式获取使整体条件熵最大化的权重矩阵，使重建前尺度特征分别与权重矩阵相乘进行空间变换，并进行特征拼接、池化等处理以获取质量感知向量，再通过质量回归网络、质量预测网络对质量感知向量进行映射和预测处理以获取待评价图像的质量预测分数，整个训练过程无需主观意见分数参与，提高图像质量评价的客观性，减少资源浪费。
本发明授权基于质量解耦的轻量级对比学习图像质量评价方法、系统在权利要求书中公布了：1.一种基于质量解耦的轻量级对比学习图像质量评价方法，其特征在于，包括： 通过预设的语义质量解耦模块获取待评价图像的四个尺度的尺度特征，并基于所述语义质量解耦模块中的重建网络重建各个尺度特征的前尺度特征以获取三个维度的重建前尺度特征； 基于所述重建前尺度特征建模各个尺度特征与前尺度特征在局部位置所处的局部条件概率，并根据所述条件概率获取所述尺度特征与所述前尺度特征的整体条件熵； 通过预设的建模优化公式获取使所述整体条件熵最大化的权重矩阵； 使三个维度的重建前尺度特征分别与各自对应的权重矩阵相乘进行空间变换以获取第一变换特征、第二变换特征和第三变换特征，并对所述第一变换特征、所述第二变换特征、所述第三变换特征，以及第四个尺度的尺度特征进行拼接、池化处理以获取质量感知向量； 通过预训练的质量回归网络、质量预测网络对所述质量感知向量进行映射和预测处理以获取所述待评价图像的质量预测分数。
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