一种多尺度特征融合的无参考图像质量评价方法

本发明公开了一种多尺度特征融合的无参考图像质量评价方法，属于图像处理技术领域，首先通过改进的VisionTransformer（ViT）提取图像多尺度失真特征，并采用多流模块（MSB）融合CNN与Transformer的优势，同步捕获全局特征、局部细节及通道注意力。随后通过ARTTransformer模块强化特征相关性，并引入全局通道空间注意力（GCSA）和中值增强空间通道注意力（MECS）模块，结合通道洗牌、中值池化及多尺度深度卷积，实现通道‑空间双重注意力增强。最终采用双分支得分模块，通过加权融合局部质量预测与置信权重输出最终评分。训练阶段以均方误差（MSE）损失优化模型。该方法显著提升了对复杂失真类型的感知能力，在多个基准数据集上达到领先性能。