[發明專利]圖像質量評價方法、裝置和電子設備

有效

• 申請號: 202010433941.X
• 申請日: 2020-05-20
• 公開（公告）號: CN111612766B
• 公開（公告）日: 2023-05-12
• 發明（設計）人: 袁田;李果;樊鴻飛;蔡媛
• 申請（專利權）人: 北京金山云網絡技術有限公司
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06V10/75;G06V10/82;G06N3/08
• 代理公司: 北京超凡宏宇專利代理事務所(特殊普通合伙) 11463
• 代理人: 徐麗

本發明提供了一種圖像質量評價方法、裝置和電子設備，該方法包括：獲取待處理圖像，并將該待處理圖像輸入至圖像質量評價模型中，得到待處理圖像的質量評價結果。該方式中的圖像質量評價模型既可對無參考圖片的圖像進行質量評價，也可對有參考圖片的圖像進行質量評價。

技術領域

本發明涉及圖像處理技術領域，尤其是涉及一種圖像質量評價方法、裝置和電子設備。

背景技術

圖像質量客觀評價分為全參考、部分參考和無參考三種類型。全參考圖像質量評價是指在選擇理想圖像作為參考圖像的情況下，比較待評圖像與參考圖像之間的差異，分析待評圖像的失真程度，從而得到待評圖像的質量評估；部分參考圖像質量評價是指以理想圖像的部分特征信息作為參考，對待評圖像進行比較分析，從而得到圖像質量評價結果。無參考圖像質量評價完全無需參考圖像，根據失真圖像的自身特征來估計圖像的質量。

相關技術中，基于全參考圖像質量評價的方法包括信噪比、峰值信噪比、均方誤差和圖像差異預測等；基于無參考圖像質量評價的方法包括基于邊緣分析的方法、基于變換域的方法和基于深度學習網絡的評價方法，但上述圖像質量評價方法均是只針對無參考圖像質量評價的方法，或者只針對全參考圖像質量評價的方法，應用場景受限，導致圖像質量評價方法的泛化性較差。

發明內容

本發明的目的在于提供一種圖像質量評價方法、裝置和電子設備機器可讀存儲介質，以提高圖像質量評價的泛化性。

第一方面，本發明實施例提供一種圖像質量評價方法，該方法包括：獲取待處理圖像；將該待處理圖像輸入至圖像質量評價模型，其中，圖像質量評價模型用于對無參考圖片的圖像或有參考圖片的圖像進行圖像質量評價；獲取圖像質量評價模型輸出的待處理圖像的質量評價結果。

在可選的實施方式中，上述圖像質量評價模型通過以下方式訓練得到：獲取樣本集合，其中，該樣本集合包括：第一樣本組和第二樣本組；第一樣本組中的樣本圖像攜帶有通過無參考圖像質量評價方式得到的評價值；第二樣本組中的樣本圖像的評價值，通過全參考圖像質量評價方式得到初始值后，根據第一樣本組中的樣本圖像的評價值調整初始值得到；通過該樣本集合對初始圖像質量評價模型進行訓練，得到訓練完成的圖像質量評價模型。

在可選的實施方式中，上述第二樣本組中的樣本圖像的評價值，具體通過下述方式調整得到：根據第一樣本組中的樣本圖像的評價值和第二樣本組中的樣本圖像的初始值，得到評分函數；該評分函數用于：根據第一樣本組中的樣本圖像的評價值相同的取值范圍，調整第二樣本組中的樣本圖像的初始值的取值范圍；將第二樣本組中的樣本圖像的初始值輸入至評分函數中，得到第二樣本組中的樣本圖像的評價值。

在可選的實施方式中，根據第一樣本組中的樣本圖像的評價值和第二樣本組中的樣本圖像的初始值，得到評分函數的步驟，包括：根據第一樣本組中的樣本圖像的評價值的取值范圍，為第二樣本組中的樣本圖像進行打分，得到打分值；基于第二樣本組中的樣本圖像的初始值和打分值，確定滿足預設條件的第三樣本組；確定第二樣本組中與第三樣本組中的樣本圖像的匹配圖像，將第二樣本組中的匹配圖像的初始值，映射到第三樣本組中的樣本圖像的打分值上，得到映射關系系數；基于該映射關系系數，確定評分函數。

在可選的實施方式中，根據第一樣本組中的樣本圖像的評價值的取值范圍，為第二樣本組中的樣本圖像進行打分，得到打分值的步驟，包括：基于第一樣本組訓練預設的打分模型，得到訓練后的打分模型；通過訓練后的打分模型，為第二樣本組中的樣本圖像進行打分，得到第二樣本組中的樣本圖像的打分值；其中，訓練后的打分模型對樣本圖像的打分值的取值范圍，與第一樣本組中的樣本圖像的評分值的取值范圍相同。

在可選的實施方式中，上述基于第二樣本組中的樣本圖像的初始值和打分值，確定滿足預設條件的第三樣本組的步驟，包括：按照預設規則，生成第二樣本組中的樣本圖像和樣本圖像的打分值對應的第一序列，以及第二樣本組中的樣本圖像和樣本圖像的初始值對應的第二序列；計算第一序列和第二序列中，每個樣本圖像的打分值和初始值的秩序相關系數；基于秩序相關系數，確定滿足預設條件的第三樣本組。