申请/专利权人：江西财经大学;盛景智能科技(嘉兴)有限公司

申请日：2024-01-25

公开（公告）日：2024-04-16

公开（公告）号：CN117636134B

主分类号：G06V10/82

分类号：G06V10/82;G06V10/52;G06V10/80;G06N3/0464;G06N3/08

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.16#授权;2024.03.19#实质审查的生效;2024.03.01#公开

摘要：本发明提出一种基于层级移动窗口注意力的全景图像质量评价方法与系统，该方法包括，基于层级移动窗口注意力构建多尺度特征提取网络，将视口图像通过不同层级的多尺度特征提取网络，以获得不同尺度的非均匀质量感知特征，再进行融合，获得多尺度感知特征，自动调节不同视口维度和通道维度的权重以获取通道特征，融合通道特征和多尺度感知特征，得到多视口融合特征，将多视口融合特征通过多层感知机以获得非均匀失真全景图像的预测评价分数。本发基于层级移动窗口注意力进行多尺度特征提取，可以同时捕捉局部细节和全局结构，从而更好地理解非均匀失真图像的内容，适应非均匀图像中的物体可能具有不同的尺度，从而提高对非均匀失真的鲁棒性。

主权项：1.一种基于层级移动窗口注意力的全景图像质量评价方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、获取全景图像赤道区域的视口图像，对视口图像进行图像预处理；S2、基于层级移动窗口注意力构建多尺度特征提取网络，将预处理后视口图像通过不同层级的多尺度特征提取网络，以获得不同尺度的非均匀质量感知特征；S3、对不同尺度的非均匀质量感知特征进行融合，以提高对非均匀失真在局部和全局的敏感性，得到多尺度感知特征；S4、自动调节不同视口维度和通道维度的权重，以获取不同视口图像的感知重要性，对视口中不同通道的重要性进行选择，定位不同失真类型和程度的通道以获取通道特征；S5、融合通道特征和多尺度感知特征以捕获整张图像的局部细节和全局结构，得到多视口融合特征；S6、将多视口融合特征通过多层感知机以获得非均匀失真全景图像的预测评价分数；在所述步骤S2中，将预处理后视口图像通过不同层级的多尺度特征提取网络的过程存在如下关系式： ；其中，表示第张视口图像，表示层级移动窗口注意力，表示第张视口图像的第阶段的特征，表示1×1卷积层，表示赤道区域提取的视口数量；在所述步骤S3中，对不同尺度的非均匀质量感知特征进行融合的过程存在如下关系式： ；其中，表示展平操作，表示拼接操作，表示全连接层，表示不同阶段特征整合后的多尺度感知特征。

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权利要求：

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