[發明專利]一種人臉圖像質量評價方法、裝置及計算機可讀存儲介質

有效

• 申請號: 201710877830.6
• 申請日: 2017-09-26
• 公開（公告）號: CN109584198B
• 公開（公告）日: 2022-12-23
• 發明（設計）人: 張文萍;徐瓊
• 申請（專利權）人: 浙江宇視科技有限公司
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00
• 代理公司: 杭州君度專利代理事務所(特殊普通合伙) 33240
• 代理人: 楊天嬌

1.一種人臉圖像質量評價方法，其特征在于，所述人臉圖像質量評價方法，包括：

獲取人臉圖像的平均亮度，根據所述平均亮度計算得到人臉圖像的亮度評價值；

獲取人臉圖像的噪聲強度，根據所述噪聲強度計算得到人臉圖像的噪聲評價值；

獲取人臉圖像的特征清晰度，根據所述特征清晰度計算得到人臉圖像的特征清晰度評價值；

根據對人臉圖像的亮度、噪聲、特征清晰度的評價值，評價人臉圖像的質量；

所述獲取人臉圖像的特征清晰度，包括：

計算人臉圖像的有效部分、噪點部分和過銳部分的邊緣強度；

根據特征清晰度與有效部分的邊緣強度呈正相關，與噪點部分和過銳部分的邊緣強度分別呈負相關，計算得到人臉圖像的特征清晰度；其中，

所述有效部分為灰度值大于第一閾值且小于等于第二閾值，并且連通點個數大于第三閾值的像素點；

所述噪點部分為灰度值小于等于第一閾值的像素點，或，灰度值大于第一閾值且小于等于第二閾值，并且連通點個數小于等于第三閾值的像素點；

所述過銳部分為灰度值大于第二閾值的像素點。

2.如權利要求1所述的人臉圖像質量評價方法，其特征在于，所述獲取人臉圖像的平均亮度，根據所述平均亮度計算得到人臉圖像的亮度評價值，包括：

設定分界閾值t1、t2、t3、t4，建立人臉圖像的亮度評價值Y與平均亮度L的對應關系：

在L＞t4時，亮度評價值Y為a1；

在t3≤L＜t4時，亮度評價值Y隨L單調遞減；

在t2≤L＜t3時，亮度評價值Y為b1；

在t1≤L＜t2時，亮度評價值Y隨L單調遞增；

在L＜t1時，亮度評價值Y為a1；

其中a1、b1為設定的參數。

3.如權利要求1所述的人臉圖像質量評價方法，其特征在于，所述獲取人臉圖像的噪聲強度，包括：

對人臉圖像的原圖像進行降噪，計算降噪后圖像與原圖像的差，得到含有大邊緣的噪聲圖像I_mix；

對人臉圖像的原圖像進行低通濾波，將濾波后的圖像與原圖像合成，得到人臉圖像的大邊緣信息I_edge；

在噪聲圖像I_mix中，除去得到的人臉圖像的大邊緣信息I_edge，得到人臉圖像的噪點信息I_noise；

根據所述人臉圖像的噪點信息I_noise計算得到人臉圖像的噪聲強度。

4.如權利要求3所述的人臉圖像質量評價方法，其特征在于，所述根據所述人臉圖像的噪點信息I_noise計算得到人臉圖像的噪聲強度，包括：

根據如下公式計算人臉圖像的噪聲強度E：

其中，(p，q)為圖像中像素的坐標，P和Q分別表示人臉圖像的寬度和高度。

5.如權利要求1所述的人臉圖像質量評價方法，其特征在于，所述根據所述噪聲強度計算得到人臉圖像的噪聲評價值，包括：

設定分界閾值h1、h2，建立人臉圖像的噪點評價值N與噪聲強度E的對應關系：

在E≤h1時，噪點評價值N為a2；

在h1≤E＜h2時，噪點評價值N隨E單調遞減；

在噪聲超過h2時，噪點評價值N為b2；

其中a2、b2為參數。

6.如權利要求1所述的人臉圖像質量評價方法，其特征在于，所述計算人臉圖像的有效部分、噪點部分和過銳部分的邊緣強度，包括：

提取人臉圖像垂直、水平、45°和135°方向的邊緣圖像；

計算垂直、水平、45°和135°方向上的邊緣圖像；

計算各邊緣圖像的有效部分、噪點部分和過銳部分的平均強度；

通過加權求和得到有效部分、噪點部分和過銳部分的邊緣強度。