[發明專利]基于神經網絡的圖像質量管理系統及方法

有效

• 申請號: 202110024819.1
• 申請日: 2021-01-08
• 公開（公告）號: CN112767327B
• 公開（公告）日: 2021-09-07
• 發明（設計）人: 李成范;劉嵐;鄭曉虎;趙俊娟;童維勤
• 申請（專利權）人: 上海大學;上海工程技術大學
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06T7/90
• 代理公司: 上海梵恒知識產權代理事務所(普通合伙) 31357
• 代理人: 李文鳳

本發明公開了基于神經網絡的圖像質量管理系統及方法，本發明涉及圖像質量管理技術領域，解決了現有技術中，不能夠對圖像進行評估導致圖像的質量降低的技術問題，通過圖像評估單元對圖像原始數據進行分析，從而對圖像進行評估，實時獲取到待評估圖像在水平方向上的像素點數量和垂直方向上的像素點數量，在待評估圖像內獲取任一像素點，將像素點代入計算式獲取到待評估圖像的亮度均值、待評估圖像的像素灰度值標準差以及待評估圖像的平均梯度，將圖像的亮度均值、圖像的像素灰度值標準差以及圖像的平均梯度進行評估系數計算，對圖像進行評估，提高了圖像的質量，為圖像質量管理帶來方便，從而提高了工作效率。

技術領域

本發明涉及圖像質量管理技術領域，具體為基于神經網絡的圖像質量管理系統及方法。

背景技術

隨著科學技術的不斷提高。計算機科學日漸成熟，其強大的功能己為人們深刻認識，它已進入人類社會的各個領域并發揮著越來越重要的作用，它將是個人應用計算管理日常業務的必然要求，圖像管理系統就是以此為目的，對添加圖片、圖片管理進行詳細的管理，使人們能夠快速的找到自己想要的圖片。今天，計算機的價格已經十分低廉，性能卻有了長足的進步。

當時在現有技術中，不能夠對圖像進行評估，導致圖像的質量降低，從而降低了工作效率。

發明內容

本發明的目的就在于提出基于神經網絡的圖像質量管理系統及方法，通過圖像評估單元對圖像原始數據進行分析，從而對圖像進行評估，實時獲取到待評估圖像在水平方向上的像素點數量和垂直方向上的像素點數量，并將圖像在水平方向上的像素點數量和垂直方向上的像素點數量分別標記為X和Y，隨后將待評估圖像的分辨率標記為X×Y；在待評估圖像內獲取任一像素點，將像素點代入計算式獲取到待評估圖像的亮度均值、待評估圖像的像素灰度值標準差以及待評估圖像的平均梯度，將圖像的亮度均值、圖像的像素灰度值標準差以及圖像的平均梯度進行評估系數計算，對圖像進行評估，提高了圖像的質量，為圖像質量管理帶來方便，從而提高了工作效率。

本發明的目的可以通過以下技術方案實現：

基于神經網絡的圖像質量管理系統，包括圖像檢測單元、圖像評估單元、色彩調節單元、試驗評價單元、選擇保存單元、圖像管理平臺、注冊登錄單元以及數據庫；

所述圖像評估單元用于對圖像原始數據進行分析，從而對圖像進行評估，圖像原始數據包括圖像的亮度均值、圖像的像素灰度值標準差以及圖像的平均梯度，將圖像標記為i，i＝1，2，……，n，n為正整數，具體分析評估過程如下：

步驟一、實時獲取到待評估圖像在水平方向上的像素點數量和垂直方向上的像素點數量，并將圖像在水平方向上的像素點數量和垂直方向上的像素點數量分別標記為X和Y，隨后將待評估圖像的分辨率標記為X×Y；

步驟二、在待評估圖像內獲取任一像素點，并將像素點標記為F(s，e)，將像素點代入計算式獲取到待評估圖像的亮度均值，并將待評估圖像的亮度均值標記為LJi，計算式為：

其中，α為誤差修正因子，取值為2.3654512；

步驟三、將像素點和待評估圖像的亮度均值代入計算式獲取到待評估圖像的像素灰度值標準差，并將待評估圖像的像素灰度值標準差標記為BZi，計算式為：

將像素點代入計算式獲取到待評估圖像的平均梯度，并將待評估圖像的平均梯度標記為TDi，計算式為：

其中，β為設置固定閾值，取值為5.63212302；

步驟四、將圖像的亮度均值、圖像的像素灰度值標準差以及圖像的平均梯度進行評估系數計算，計算式為其中，PGi為圖像的評估系數，a1、a2以及a3均為比例系數，且a1＞a2＞a3＞0；