重庆大学魏雪凯获国家专利权
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龙图腾网获悉重庆大学申请的专利一种基于生成噪声估计的无参考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：CN119992299B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202510077898.0，技术领域涉及：G06V10/98；该发明授权一种基于生成噪声估计的无参考图像质量评价方法是由魏雪凯;胡沁琳;兰旭婷;张军誉;周明亮;廖星冉;罗均;蒲华燕;尚赵伟;房斌;冯永设计研发完成，并于2025-01-17向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于生成噪声估计的无参考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生成噪声估计的无参考图像质量评价方法，包括以下步骤：S1：训练第一神经网络模型和第二神经网络模型。第一神经网络模型的训练步骤包括：将失真图像样本输入至编码器中将失真图像特征映射至潜在空间中；在潜在空间中进行采样，通过解码器生成不同级别的噪声图像；将失真图像输入至扩散模型进行退化修复，并生成伪参考图像；将伪参考图和噪声图像进行叠加，并与失真图像计算损失函数进行参数优化。将失真图像输入至训练好的第一神经网络模型后，生成不同级别的噪声图像。将不同级别的噪声图像输入至训练好的第二神经网络模型，生成图像质量分数；本发明能够准确的模拟失真图像退化，并学习图像失真，提高了评估的准确性。
本发明授权一种基于生成噪声估计的无参考图像质量评价方法在权利要求书中公布了：1.一种基于生成噪声估计的无参考图像质量评价方法，其特征在于，包括以下步骤： 训练第一神经网络模型和第二神经网络模型； 将失真图像输入至训练好的第一神经网络模型后，生成不同级别的噪声图像； 将所述不同级别的噪声图像输入至训练好的第二神经网络模型，生成图像质量分数； 其中，所述第一神经网络模型的训练步骤包括： 获取多个失真图像样本； 将所述失真图像样本输入至编码器中将失真图像特征映射至潜在空间中，形成潜在变量； 在所述潜在空间中进行采样，通过解码器生成不同级别的噪声图像； 将所述失真图像输入至扩散模型进行退化修复，并生成伪参考图像； 将所述伪参考图和所述噪声图像进行叠加，并与所述失真图像计算损失函数进行参数优化。
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