一种图像质量评估方法及系统

本发明涉及计算机视觉技术领域，具体提供一种图像质量评估方法及系统，构建图像质量评估模型，包括第一卷积神经网络和第二卷积神经网络，分别学习图像的噪声类型和噪声级别，基于双线性插值，对第一卷积神经网络和第二卷积神经网络的预测结果进行双线性插值得到图像质量评估结果，获取待评估图像，并输入训练好的图像质量评估模型中，得到得到待评估图像的图像质量评估结果。利用高效的计算策略，在图像输入后迅速提供质量评估反馈，特别适用于边缘计算或实时图像处理需求。通过引入计算加速方法和内存优化策略，能够在有限的计算资源下保持高评估精度和快速反馈，以满足实际应用中对实时性和精确性的要求。