[發(fā)明專利]一種基于多任務學習的圖像質量評估方法及裝置

在審

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• 申請日: 2021-03-09
• 公開（公告）號: CN112766419A
• 公開（公告）日: 2021-05-07
• 發(fā)明（設計）人: 王同罕;何月順;楊希;賈惠珍;李潭;宋偉寧;李祥;何劍鋒
• 申請（專利權）人: 東華理工大學
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 南昌卓爾精誠專利代理事務所(普通合伙) 36133
• 代理人: 徐柳華

1.一種圖像質量評估方法，其特征在于，所述方法包括：

獲取待質量評估的圖像；

根據(jù)根據(jù)多任務學習訓練生成的基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡構建并訓練完成的的圖像質量評估模型對所述待質量評估的圖像進行處理，確定所述圖像的質量評估結果；其中

所述基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡構建的圖像質量評估模型是以圖像自然屬性特征和質量分數(shù)作為多任務學習目標訓練生成的；所述自然屬性特征任務學習是將按照預設的自然屬性特征提取規(guī)則對圖像進行特征提取所得到的自然屬性特征作為模型學習的一個子任務，所述圖像質量分數(shù)學習是指將圖像主觀質量分數(shù)作為模型學習的另一個子任務。

2.根據(jù)權利要求1所述的圖像質量評估方法，其特征在于，所述圖像質量評估模型訓練生成的步驟，具體包括：

從圖像質量評價數(shù)據(jù)庫中獲取多個訓練樣本圖像；

按照預設的自然屬性特征提取規(guī)則提取所述樣本圖像的自然屬性特征真實結果，并結合圖像主觀質量分數(shù)構建訓練樣本和訓練標簽；

構建含有可變參數(shù)的初始化的多任務學習圖像質量評估模型；

將所述的訓練樣本和訓練標簽輸入圖像質量評估模型，得到圖像評估模型對所有訓練樣本的自然屬性特征預估值和質量分數(shù)預估值；

計算自然屬性特征預估值和質量分數(shù)預估值與所述的自然屬性特征真實結果和主觀質量分數(shù)之間的訓練損失值；

根據(jù)所述損失值是否收斂判斷所述圖像質量評估模型是否訓練完成；

當判斷否時，根據(jù)梯度下降算法以及所述損失值對所述圖像質量評估模型中的可變參數(shù)進行調整，確定更新后的圖像質量評估模型，并返回至所述根據(jù)當前圖像質量評估模型對樣本圖像進行預測，得到圖像評估模型對所有訓練樣本的自然屬性特征預估值和質量分數(shù)預估值步驟；

當判斷是時，將當前圖像質量評估模型確定為基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡構建并訓練生成的圖像質量評估模型；

將待評估圖像輸入使用多任務學習方法訓練的基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的圖像質量評估模型，得到圖像樣本的評估結果。

3.根據(jù)權利要求2所述的圖像質量評估方法，其特征在于，所述圖像質量評估模型是以圖像自然屬性特征和質量分數(shù)作為多任務學習目標訓練生成的；

按照預設的自然屬性特征提取規(guī)則提取所述樣本圖像的自然屬性特征真實結果，并結合圖像主觀質量分數(shù)構建訓練樣本和訓練標簽，具體為：

確定樣本圖像中各像素點的均值對比度歸一化系數(shù)MSCN；

根據(jù)廣義高斯分布算法擬合MSCN系數(shù)，確定第一形狀參數(shù)以及方差；

按照預設的多個方向分別對樣本圖像的MSCN系數(shù)進行鄰域乘積計算；

根據(jù)非對稱廣義高斯分布算法分別對樣本圖像在所述多個方向下的MSCN系數(shù)的鄰域乘積計算結果進行擬合，確定樣本圖像在多個方向下的分布均值、第二形狀方差、左方差以及右方差；

根據(jù)所述第一形狀參數(shù)、方差、分布均值、第二形狀方差、左方差以及右方差構建樣本圖像在原尺度下的自然屬性特征真實結果；

獲取樣本圖像在二分之一尺度下的下采樣圖像；

對所述下采樣圖像進行自然屬性特征提取操作，確定所述樣本圖像在二分之一尺度下的自然屬性特征真實結果；

根據(jù)所述樣本圖像在二分之一尺度下的自然屬性特征真實結果以及所述樣本圖像在原尺度下的自然屬性特征真實結果構建樣本圖像的自然屬性特征真實結果；

根據(jù)樣本圖像、圖像自然屬性特征真實結果和圖像主觀質量分數(shù)構建訓練樣本和訓練標簽。

4.根據(jù)權利要求3所述的圖像質量評估方法，其特征在于，所述確定樣本圖像中各像素點的均值對比度歸一化系數(shù)MSCN的步驟，具體包括：

獲取所述樣本圖像的在像素點處的像素值；

根據(jù)所述樣本圖像在像素點處的像素值，確定樣本圖像在像素點處的局部均值以及方差；

根據(jù)所述樣本圖像在像素點處的像素值、局部均值以及方差，確定樣本圖像在像素點處的鄰域系數(shù)。