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龍圖騰網(wǎng)獲悉騰訊科技(北京)有限公司申請的專利圖像質(zhì)量評估方法、裝置、電子設備及存儲介質(zhì)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN113570541B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-12發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202110103990.1，技術(shù)領域涉及：G06T7/00；該發(fā)明授權(quán)圖像質(zhì)量評估方法、裝置、電子設備及存儲介質(zhì)是由周紅花設計研發(fā)完成，并于2021-01-26向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本圖像質(zhì)量評估方法、裝置、電子設備及存儲介質(zhì)在說明書摘要公布了：本申請實施例提供了一種圖像質(zhì)量評估方法、裝置、電子設備及存儲介質(zhì)，涉及云技術(shù)及人工智能技術(shù)領域。該方法包括：獲取待評估圖像；確定待評估圖像對應于各圖像質(zhì)量評估參數(shù)的參數(shù)值；獲取各圖像質(zhì)量評估參數(shù)的評估閾值；基于各參數(shù)值和各評估閾值，確定待評估圖像的質(zhì)量評估結(jié)果。本申請技術(shù)方案中，通過各測試樣本圖像對應于圖像質(zhì)量評估參數(shù)的參數(shù)值和各測試樣本圖像的圖像質(zhì)量類別標簽，確定各圖像質(zhì)量評估參數(shù)的評估閾值，避免了通過人工測試的方式，多次發(fā)布測試產(chǎn)品最終確定評估閾值而造成的浪費測試人員大量時間，測試成本高的問題，從而提高了圖像質(zhì)量評估的效率。

本發(fā)明授權(quán)圖像質(zhì)量評估方法、裝置、電子設備及存儲介質(zhì)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種圖像質(zhì)量評估方法，其特征在于，所述方法包括： 獲取待評估圖像； 確定所述待評估圖像對應于各圖像質(zhì)量評估參數(shù)的參數(shù)值； 獲取所述各圖像質(zhì)量評估參數(shù)的評估閾值； 基于各所述參數(shù)值和各所述評估閾值，確定所述待評估圖像的質(zhì)量評估結(jié)果； 其中，對于任一所述圖像質(zhì)量評估參數(shù)，所述圖像質(zhì)量評估參數(shù)對應的評估閾值是通過以下方式確定的： 獲取所述圖像質(zhì)量評估參數(shù)對應的測試數(shù)據(jù)集，所述測試數(shù)據(jù)集包括各測試樣本圖像以及各所述測試樣本圖像的圖像質(zhì)量類別標簽，所述圖像質(zhì)量類別標簽表征了所述測試樣本圖像對應于所述質(zhì)量評估參數(shù)的真實質(zhì)量類別； 獲取各所述測試樣本圖像對應于所述圖像質(zhì)量評估參數(shù)的參數(shù)值； 若基于各所述測試樣本圖像的參數(shù)值和圖像質(zhì)量類別標簽，確定所述各測試樣本圖像中各正樣本圖像的圖像質(zhì)量均高于各負樣本圖像的圖像質(zhì)量，則確定所述各測試樣本圖像對應的質(zhì)量分類結(jié)果為線性可分，否則為線性不可分； 若所述質(zhì)量分類結(jié)果為線性不可分，則基于各所述測試樣本圖像的參數(shù)值，確定正樣本圖像和負樣本圖像的分類交叉區(qū)域； 基于所述分類交叉區(qū)域所對應的各測試樣本圖像的對應于所述圖像質(zhì)量評估參數(shù)的參數(shù)值和圖像質(zhì)量類別標簽，確定所述圖像質(zhì)量評估參數(shù)的評估閾值。

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