元学习框架下基于动态权重特征提取与三维融合的图像质量评价方法

本发明公开了一种元学习框架下基于动态权重特征提取与三维融合的图像质量评价方法方法，包括：在图像质量评价模型内部，设计了一个多感受野和动态参数模块提取不同视野下的特征信息，丰富并权衡多感受野特征；在图像质量评价模型外部，利用图像梯度信息筛选出显著区，设计基于显著区的失真分类模型，为图像质量评价模型提供共享特征；利用随机裁剪和三维卷积深度融合多感受野特征和共享特征，得到深度融合特征；提出了Shortcut Vision Transformer对融合特征进行语义分析，总结整体特征和质量波动的关联，并通过线性映射得到图像的质量分数。本发明能够准确地对多失真图像进行质量评价，能有效处理大量数据，具有客观、快速、以及使用性强的优势。