一种基于显著性引导的全向图像质量评价方法和系统

本发明涉及一种基于显著性引导的全向图像质量评价方法和系统，包括：获取待评价的全向图像并进行预处理；通过显著性提取模型提取全向图像的全局显著性和局部显著性，并融合为全向图像的显著图；通过特征提取模型捕捉全向图像中不同区域之间的长距离语义关联，得到全向图像的全局特征图；将全向图像的显著图输入显著性引导模型提取全向图像的显著性特征；将全向图像的显著性特征和全向图像的全局特征图进行拼接得到全向图像的显著增强特征；将全向图像的显著增强特征输入线性回归模型计算得到全向图像的质量评价分数。本发明通过将显著图输入显著性引导模型提取显著性特征，与全局特征图拼接得到显著增强特征，再输入线性回归模型计算质量评价分数，整个流程从多环节优化全向图像质量评价，对于优化图像的处理过程、提升VR设备的性能以及改善用户体验等具有重要意义。