[發明專利]圖像質量的評價方法與裝置有效
| 申請號: | 201510037033.8 | 申請日: | 2015-01-23 |
| 公開(公告)號: | CN104599274B | 公開(公告)日: | 2018-02-13 |
| 發明(設計)人: | 陳偉華 | 申請(專利權)人: | 宇龍計算機通信科技(深圳)有限公司 |
| 主分類號: | G06T7/00 | 分類號: | G06T7/00;G06T7/13 |
| 代理公司: | 北京中博世達專利商標代理有限公司11274 | 代理人: | 申健 |
| 地址: | 518040 廣東省深圳市福田*** | 國省代碼: | 廣東;44 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 圖像 質量 評價 方法 裝置 | ||
技術領域
本發明涉及圖像處理領域,尤其涉及一種圖像質量的評價方法與裝置。
背景技術
對圖像或照片等的質量進行評價廣泛應用在圖像處理領域,例如,硬件配置相似的兩臺相機,若能客觀判斷哪臺相機拍攝出來的照片整體質量更高,將能夠更好地指導消費者消費。一般而言,圖像質量指人們對一幅圖像視覺感受的主觀評價。在本說明書中,圖像質量是一個統計概念,是指大部分人對一幅圖像視覺感受的主觀評價。
現有的圖像質量評價方法包括用戶直接觀察圖像并給出評價的方法,例如通過觀察圖像的清晰度給出諸如“很清晰”、“清晰度還行”等評價,還包括用分辨率度量圖像質量的方法,例如,分辨率越高,質量越好。
在實現上述現有的圖像質量評價的過程中,發明人發現現有技術中至少存在如下問題:若用戶直接觀察圖像并給出評價,則評價結果過于主觀,難以反映真實的圖像質量;若用分辨率度量圖像質量,則評價結果過于偏頗,同樣難以反映真實的圖像質量,例如有些相機的分辨率達到1200萬像素,可用戶感覺其拍攝出來的照片清晰度還不如800萬像素的手機。
發明內容
本發明的實施例提供一種圖像質量的評價方法與裝置,其目的在于更加真實地反映圖像質量。
為達到上述目的,本發明的實施例采用如下技術方案:
一方面,提供一種圖像質量的評價方法,包括:
步驟S1、通過統計隨機人群對圖像的評價結果,構建以圖像的多個特征參數為自變量、以圖像的評價結果為因變量的評價函數;
步驟S2、提取待評價圖像中與所述自變量匹配的多個特征參數;
步驟S3、根據所述待評價圖像的多個特征參數與所述評價函數確定所述待評價圖像的評價結果。
另一方面,提供一種圖像質量的評價裝置,包括:
評價函數構建單元,用于通過統計隨機人群對圖像的評價結果,構建以圖像的多個特征參數為自變量、以圖像的評價結果為因變量的評價函數;
特征參數提取單元,用于提取待評價圖像中與所述自變量匹配的多個特征參數;
評價結果確定單元,用于根據所述待評價圖像的多個特征參數與所述評價函數確定所述待評價圖像的評價結果。
本發明實施例提供的圖像質量的評價方法與裝置,通過構建以圖像的多個特征參數為自變量、以圖像的評價結果為因變量的評價函數,只需將待評價圖像的多個特征參數輸入評價函數即可確定所述待評價圖像的評價結果。由此可見,相對于現有技術中因用戶直接觀察圖像并給出評價導致評價結果過于主觀,或者因用分辨率度量圖像質量導致評價結果過于偏頗,根據本實施例提供的方法與裝置由于評價函數是通過統計隨機人群對圖像的評價結果而構建的,因此能夠避免評價結果的主觀性,且由于綜合多個特征參數來確定評價結果,因此能夠避免評價結果偏頗,總之,根據本實施例提供的方法與裝置能夠更加真實地反映圖像質量。
附圖說明
圖1為實施例一提供的圖像質量的評價方法的流程圖;
圖2為實施例二提供的圖像質量的評價方法的流程圖;
圖3為實施例三提供的圖像質量的評價方法的流程圖;
圖4為實施例四提供的圖像質量的評價裝置的結構示意圖。
具體實施方式
下面將結合本發明實施例中的附圖,對本發明實施例中的技術方案進行清楚、完整地描述,顯然,所描述的實施例僅僅是本發明一部分實施例,而不是全部的實施例。基于本發明中的實施例,本領域普通技術人員在沒有做出創造性勞動前提下所獲得的所有其它實施例,都屬于本發明保護的范圍。
實施例一
本實施例提供一種圖像質量的評價方法。該評價方法用于根據圖像的特征參數確定圖像質量,確定的圖像質量以評價結果的方式表示:評價結果越好,圖像質量越高。該評價方法涉及的評價函數以圖像的特征參數為自變量、以圖像的評價結果為因變量。在本實施例中,圖像質量的評價方法可由具備控制處理功能的模塊或設備執行,這樣的設備例如可以為計算機、照相機或移動通信終端等。以下的說明中以執行主體是計算機為例進行說明。如圖1所示,本實施例提供的圖像質量的評價方法包括如下步驟:
S1、通過統計隨機人群對圖像的評價結果,構建以圖像的多個特征參數為自變量、以圖像的評價結果為因變量的評價函數。
本步驟中構建的評價函數用于客觀評價待評價圖像。其中,圖像的特征參數包括但不限于以下特征參數的任意組合:結構相似度、結構相似度的差異程度、熵、銳度、飽和度、梯度、對比度、紋理均值等。
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