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龙图腾网获悉华南理工大学申请的专利一种基于扩散修复技术的盲图像质量评价方法及设备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：CN119963491B 。

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：202510002128.X，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于扩散修复技术的盲图像质量评价方法及设备是由曾德炉;庞宇祺;刘曼妮设计研发完成，并于2025-01-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于扩散修复技术的盲图像质量评价方法及设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于扩散修复技术的盲图像质量评价方法及设备，其中方法包括：获取失真图像，对失真图像进行盲去噪预处理；利用预训练的稳定扩散模型对预处理后的图像进行修复，生成修复后的图像；采用全参考图像质量评价模型对修复后的图像进行质量评估，得到初步的质量分数；从修复后的图像中提取图像块特征，基于VGGNet设计质量评估网络，并嵌入通道注意力模块和空间注意力模块；为每个图像块分配不同的权重，计算图像块的权重和分数，获得整体图像的质量评分。本发明能够在没有参考图像的情况下，有效地评价图像质量，具有广泛的应用前景和实际意义，可广泛应用于图像处理和评估领域。

本发明授权一种基于扩散修复技术的盲图像质量评价方法及设备在权利要求书中公布了：1.一种基于扩散修复技术的盲图像质量评价方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取失真图像，采用Swin-Conv-UNet网络对失真图像进行盲去噪预处理； 利用预训练的稳定扩散模型对预处理后的图像进行修复，生成修复后的图像；所述预训练的稳定扩散模型是StableDiffusion模型； 采用全参考图像质量评价模型对修复后的图像进行质量评估，得到初步的质量分数； 从修复后的图像中提取图像块特征，基于VGGNet设计质量评估网络，并嵌入通道注意力模块和空间注意力模块； 为每个图像块分配不同的权重，计算图像块的权重和分数，获得整体图像的质量评分； 所述基于VGGNet设计质量评估网络，并嵌入通道注意力模块和空间注意力模块，包括： 在VGGnet的基础上，增加三个初始层，包括两个卷积层和最大池化层；在第二个卷积层之后整合一个CBAM注意力模块； 网络回归模块引入双分支设计，包括用于计算每个图像块的分数的质量估计分支和用于计算每个图像块的权重的权重估计分支，权重估计分支与原始质量估计分支并行运行并共享相同的维度信息；通过ReLU操作激活，并添加一个较小的稳定项，修改后的，确保始终为正。

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