[發明專利]圖像質量檢測方法、裝置、存儲介質和電子裝置

在審

• 申請號: 201810002276.1
• 申請日: 2018-01-02
• 公開（公告）號: CN108109145A
• 公開（公告）日: 2018-06-01
• 發明（設計）人: 胡文迪;張林;張荔郡
• 申請（專利權）人: 中興通訊股份有限公司
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00
• 代理公司: 北京康信知識產權代理有限責任公司 11240
• 代理人: 江舟;董文倩

本發明提供了一種圖像質量檢測方法、裝置、存儲介質和電子裝置，該方法包括：對比第一圖像與第二圖像的圖片質量，得到質量優劣對比信息，其中，該第一圖像和第二圖像構成一組圖像；對比所述第一圖像和所述第二圖像的相似度，得到相似度信息；利用所述質量優劣對比信息和所述相似度信息確定所述第一圖像和所述第二圖像的對比結果。通過本發明，解決了相關技術中存在的無法對圖像內容不完全一致的一組圖像進行對比的問題，進而達到了對圖像內容不完全一致的一組圖像進行對比的效果。

技術領域

本發明涉及圖像處理領域，具體而言，涉及一種圖像質量檢測方法、裝置、存儲介質和電子裝置。

背景技術

圖像作為視覺信息的主要來源，蘊含了大量的有價值信息，然而，在圖像的獲取、存儲、傳輸、顯示等過程中不可避免地會引入一些干擾因素，這些損失的可見性對消費者體驗有著極大的影響，因此，對圖像質量的可靠評估，在接受承諾的服務質量和改善終端用戶的體驗質量方面扮演著重要角色。

圖像質量評價可以分為主觀評價方法和客觀評價方法，主觀評價由觀察者對圖像質量進行主觀評分，主觀評價工作量大、耗時長，使用起來很不方便。客觀評價方法是由計算機根據一定算法計算得到圖像的質量指標，根據評價時是否需要參考圖像又可以分為全參考(Full-Reference，FR)、半參考(部分參考)(Reduced-Reference，RR)和無參考(No-Reference，NR)等三類評價方法。半參考方法也稱為部分參考方法，半參考方法只能評價圖片中的部分圖像，不能對整體圖片的質量進行評價。無參考方法也稱為盲圖像質量(BlindImage Quality，BIQ)評價方法，由于沒有參考圖像，以及圖像內容的千變萬化，使得無參考圖像質量評價相對困難。

目前，常用于整體圖像的評價方法是全參考圖像質量評價(FR-IQA)。在現有的全參考圖像質量評價(FR-IQA)領域常規的做法有：傳統方法、基于結構相似度的方法、基于自然場景分析(NSS)的方法、基于特征相似性的方法，這些方法作為領域內較為成熟的方案都有著公開的實現代碼與使用方法，它們在FR-IQA領域都有著相當的可用性與可比性，然而它們存在一些缺陷不足：1)在FR-IQA中，輸入的成對圖像(也可以稱為一組圖像)中需要已知較高質量的圖像作為參考圖像，另一張為需要進行質量評價(與參考圖像質量對比)的目標圖像；但在實際操作中，往往不知道成對圖像中哪個圖像為較高質量的圖像，因此，通過FR-IQA的相關方法僅能得出此成對圖像的質量差異，并不能對比出它們的質量高低之分。2)在FR-IQA中，輸入的成對參考圖像與目標圖像的圖像內容是完全一致的，但于成對圖像的圖像內容無法保證完全一致(例如圖1所示的圖像，其中，此成對圖像質量優劣未知，圖像內容并非完全一致，但均為針對同一場景同一環境的圖像，即圖像內容基本一致)，它們的質量差異不能夠通過FR-IQA方法直接得出。

針對相關技術中存在的無法對圖像內容不完全一致的一組圖像進行對比的問題，目前尚未提出有效的解決方案。

發明內容

本發明實施例提供了一種圖像質量檢測方法、裝置、存儲介質和電子裝置，以至少解決相關技術中存在的無法對圖像內容不完全一致的一組圖像進行對比的問題。

根據本發明的一個實施例，提供了一種圖像質量檢測方法，包括：對比第一圖像與第二圖像的圖片質量，得到質量優劣對比信息，其中，所述第一圖像和所述第二圖像構成一組圖像；對比所述第一圖像和所述第二圖像的相似度，得到相似度信息；利用所述質量優劣對比信息和所述相似度信息確定所述第一圖像和所述第二圖像的對比結果。

可選地，對比一組圖像中的第一圖像與第二圖像的圖片質量，得到質量優劣對比信息包括：使用第一模型對所述第一圖像和所述第二圖像的圖片質量進行對比，得到所述質量優劣對比信息，其中，所述第一模型為使用多組數據通過機器學習訓練出的，所述多組數據中的每組數據均包括：一組圖像中的每張圖像的質量特征信息，其中，所述質量特征信息通過以下信息確定：像素值的局部歸一化信息、均值減損對比歸一化MSCN乘積信息、梯度信息、Log-Gabor濾波器的響應信息、色彩統計特征信息。