[發(fā)明專利]一種圖像清晰度識別方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)

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• 申請日: 2021-03-12
• 公開（公告）號: CN113436137A
• 公開（公告）日: 2021-09-24
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 張蓓蓓;秦勇
• 申請（專利權(quán)）人: 北京世紀(jì)好未來教育科技有限公司
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06T3/40;G06N3/08;G06N3/04;G06K9/62;G06K9/46
• 代理公司: 北京開陽星知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11710
• 代理人: 安偉

1.一種圖像清晰度識別方法，其特征在于，包括：

獲取待識別圖像；

將所述待識別圖像分別輸入第一編碼器和第二編碼器中，確定第一圖像特征和第二圖像特征；

基于所述第一圖像特征和所述第二圖像特征確定目標(biāo)特征，并將所述目標(biāo)特征輸入清晰度識別模型，確定所述待識別圖像的清晰度級別；其中，所述清晰度級別的數(shù)量為至少兩個。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述獲取待識別圖像之前，還包括：

基于已標(biāo)注清晰度級別的樣本圖像，通過訓(xùn)練得到所述第一編碼器對應(yīng)的模糊變分自編碼器模型、所述第二編碼器對應(yīng)的清晰變分自編碼器模型以及所述清晰度識別模型。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，所述樣本圖像包括表征從模糊到清晰的不同清晰度級別的圖像，所述模糊變分自編碼器模型的輸入和輸出均為表征模糊的樣本圖像，所述清晰變分自編碼器模型的輸入為表征模糊的樣本圖像，輸出為表征清晰的樣本圖像。

4.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，所述模糊變分自編碼器模型和所述清晰變分自編碼器模型的損失函數(shù)為感受野損失函數(shù)和L1損失函數(shù)。

5.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，基于已標(biāo)注清晰度級別的樣本圖像，通過訓(xùn)練得到所述清晰度識別模型，包括：

將基于所述樣本圖像確定的樣本特征作為輸入，所述樣本圖像的清晰度級別作為輸出，對基礎(chǔ)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，得到所述清晰度識別模型；其中，所示樣本特征通過將所述樣本圖像分別輸入所述第一編碼器和所述第二編碼器中得到的兩個圖像特征所確定。

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的方法，其特征在于，所述清晰度識別模型中的全連接層的節(jié)點數(shù)與所述清晰度級別的數(shù)量相同。

7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述第一圖像特征和所述第二圖像特征確定目標(biāo)特征，包括：

將所述第一圖像特征和所述第二圖像特征進(jìn)行特征融合處理，確定所述目標(biāo)特征。

8.一種圖像清晰度識別裝置，其特征在于，包括：

圖像獲取模塊，用于獲取待識別圖像；

特征模塊，用于將所述待識別圖像分別輸入第一編碼器和第二編碼器中，確定第一圖像特征和第二圖像特征；

清晰度識別模塊，用于基于所述第一圖像特征和所述第二圖像特征確定目標(biāo)特征，并將所述目標(biāo)特征輸入清晰度識別模型，確定所述待識別圖像的清晰度級別；其中，所述清晰度級別的數(shù)量為至少兩個。

9.一種電子設(shè)備，其特征在于，所述電子設(shè)備包括：

處理器；

用于存儲所述處理器可執(zhí)行指令的存儲器；

所述處理器，用于從所述存儲器中讀取所述可執(zhí)行指令，并執(zhí)行所述指令以實現(xiàn)上述權(quán)利要求1-7中任一所述的圖像清晰度識別方法。

10.一種計算機可讀存儲介質(zhì)，其特征在于，所述存儲介質(zhì)存儲有計算機程序，所述計算機程序用于執(zhí)行上述權(quán)利要求1-7中任一所述的圖像清晰度識別方法。