基于图像美学-噪声双分支的低光照增强图像质量评价方法

本发明公开了一种基于图像美学‑噪声双分支的低光照增强图像质量评价方法，属于计算机视觉与图像处理技术领域。该方法针对低光照增强图像噪声建模和特征交互不足的问题，构建美学感知与噪声感知双分支网络：美学分支利用预训练ResNeXt‑101提取深层特征，经全局平均池化、标准差池化及双卷积分层回归网络(DCHRN)预测美学质量分数；噪声分支通过多尺度去噪器(MSD)生成噪声残差图，由预训练WideResNet‑101提取噪声特征，借助通道感知交叉调制模块(CCMB)融合美学特征后，经DCHRN回归噪声质量分数，最终通过加权求和生成总体评估结果(噪声分数仅用于损失计算)。该方法通过双分支架构、特征调制及轻量级回归网络，实现了对图像美学质量和噪声伪影的联合建模，提升了质量评价与人类视觉感知的一致性，实验结果表明其性能优于现有无参考评价算法。