一种基于图对比学习的无参考立体图像质量评价方法

本发明公开了一种基于图对比学习的无参考立体图像质量评价方法，涉及图像质量评价技术领域；该方法包括如下步骤：构建共享CNN网络且设计标签蒸馏算法优化共享CNN网络，为图像块生成代理标签；构建锚点图，用于将整体立体图像转化为图结构；构建图神经网络编码器，通过信息传递机制捕获节点间的关系，从局部特征中提取全局特征，基于全局特征回归图像质量评分；基于共享CNN网络、锚点图部分及图神经网络编码器构建无参考立体图像质量评价模型，采用基于节点扰动的图增强策略进行模型训练且相应设计对比学习损失函数进行模型优化。本发明中方法有效避免了切块策略可能引入的标签噪声问题，提高了模型学习的稳定性和质量评价的准确性。