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龙图腾网获悉厦门理工学院;华侨大学申请的专利基于频空互补和语义的屏幕内容视频质量评价方法及装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN121392718B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202511972398.X，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权基于频空互补和语义的屏幕内容视频质量评价方法及装置是由曾焕强;徐思伟;刘智鸿;朱建清;陈婧;施一帆;龚鑫荣;林琦;蔡磊;熊飞兵设计研发完成，并于2025-12-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于频空互补和语义的屏幕内容视频质量评价方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了基于频空互补和语义的屏幕内容视频质量评价方法及装置，涉及计算机视觉领域，方法包括：S1，提取屏幕内容视频的视频块和关键帧，将关键帧输入高频结构纹理信息提取支路获得高频结构纹理信息；S2，将关键帧输入噪声感知模块得到噪声感知特征；S3，将噪声感知特征输入自适应时序嵌入模块获得噪声语义信息；S4，将高频结构纹理信息和噪声语义信息拼接，进行质量回归得到单帧关键帧的质量分数，求和平均得到空域视频质量分数；S5，将视频块输入基于Fast‑VQA的质量评价支路获得时序失真感知退化分数；S6，将空域视频质量分数和时序失真感知退化分数进行动态融合，得到最终的视频质量分数。本发明的方法实现了对屏幕内容视频质量的有效评估。

本发明授权基于频空互补和语义的屏幕内容视频质量评价方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于频空互补和语义的屏幕内容视频质量评价方法，其特征在于，包括如下步骤： S1，获取屏幕内容视频，提取屏幕内容视频中的若干视频块和若干关键帧，将关键帧输入高频结构纹理信息提取支路，获得高频结构纹理信息； 所述高频结构纹理信息提取支路包括预训练的ResNet50网络、多尺度渐进通道注意力模块和频空互补注意力模块；所述预训练的ResNet50网络，对关键帧进行多阶段特征提取，得到四个阶段的特征图；所述多尺度渐进通道注意力模块，使用通道注意力机制对每个阶段的特征图进行跨阶段特征增强，输出每个阶段的增强特征；所述频空互补注意力模块，对每个阶段的增强特征使用可学习滤波器进行自适应滤波得到频域特征；通过空间注意力对增强特征进行特征增强得到空间特征，将各阶段的频域特征、空间特征和增强特征逐元素相加，得到对应的频域-空域注意力后的特征图；将各个阶段的频域-空域注意力后的特征图进行池化和拼接，得到高频结构纹理信息； S2，将关键帧输入噪声感知模块，匹配关键帧中的失真类型和质量等级，得到噪声感知特征； S3，将噪声感知特征输入自适应时序嵌入模块，匹配噪声感知特征的时序信息，获得噪声语义信息； S4，将高频结构纹理信息和噪声语义信息拼接，并输入质量回归模块得到单帧关键帧的质量分数，对所有关键帧的质量分数进行求和平均操作，得到空域视频质量分数； S5，将视频块输入基于Fast-VQA的质量评价支路进行视频质量评价，获得时序失真感知退化分数； S6，将空域视频质量分数和时序失真感知退化分数进行动态融合，得到最终的视频质量分数，完成基于频空互补和语义的屏幕内容视频质量评价； 所述S2和所述S3，具体如下： 设置第一文本模板，用文本编辑器将文本模板编码为第一文本特征；所述第一文本模板表述视频帧的失真类型和质量等级； 设置第二文本模板，用文本编辑器将第二文本模板编码为第二文本特征；所述第二文本模板表述视频帧在视频所有帧序列中的序数位置； 用图像编码器将关键帧编码为图像特征； 计算第一文本特征和图像特征的余弦相似度，得到噪声感知特征； 计算第二文本特征和图像特征的余弦相似度，得到时序信息； 将时序信息和噪声感知特征进行特征融合，得到噪声语义信息； 所述将时序信息和噪声感知特征进行特征融合，得到噪声语义信息，表示为： ； 其中，表示噪声语义信息；表示所提取的时序信息；表示噪声感知特征；表示逐元素相加，表示1×1卷积操作；表示sigmoid函数；表示全连接层；表示拼接操作。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人厦门理工学院;华侨大学，其通讯地址为：361000 福建省厦门市集美区理工路600号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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