[發明專利]一種圖像清晰度評估方法、裝置及電子設備

在審

• 申請號: 202111165402.3
• 申請日: 2021-09-30
• 公開（公告）號: CN113902008A
• 公開（公告）日: 2022-01-07
• 發明（設計）人: 李海濤;王雨;韓露;林振興;馬海娜;王存瑋
• 申請（專利權）人: 北京百度網訊科技有限公司
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62
• 代理公司: 北京柏杉松知識產權代理事務所(普通合伙) 11413
• 代理人: 馬敬;丁蕓

1.一種圖像清晰度評估方法，包括：

計算目標圖像的算法清晰度，作為目標算法清晰度；

根據所述目標算法清晰度，確定匹配樣本圖像中清晰樣本圖像的占比，作為所述目標圖像的視覺清晰度，其中，所述匹配樣本圖像為算法清晰度與所述目標算法清晰度匹配的樣本圖像，所述清晰樣本圖像為標注為清晰的樣本圖像。

2.根據權利要求1所述的方法，其中，算法清晰度被預先劃分為多個區間；

所述匹配樣本圖像為算法清晰度與所述目標算法清晰度屬于同一區間的樣本圖像。

3.根據權利要求2所述的方法，其中，所述算法清晰度被預先按照以下方式劃分為多個區間：

計算每個樣本圖像的算法清晰度；

針對每個候選閾值，確定第一類樣本圖像中清晰樣本圖像的第一占比，以及第二類樣本圖像中模糊樣本圖像的第二占比，其中，所述第一類樣本圖像為算法清晰度大于所述候選閾值的樣本圖像，所述第二類樣本圖像為算法清晰度小于所述候選閾值的樣本圖像，所述模糊樣本圖像為標注為模糊的樣本圖像；

根據所述第一占比和所述第二占比，確定得分最高的候選閾值作為目標閾值，所述得分與所述第一占比正相關，并且與所述第二占比正相關；

將算法清晰度劃分為大于所述目標閾值的區間和不大于所述目標閾值的區間。

4.根據權利要求1-3任一所述的方法，還包括：

根據預設的圖像屬性與優化策略的對應關系，確定所述目標圖像的圖像屬性所對應的優化策略，作為目標優化策略，所述圖像屬性包括視覺清晰度；

按照所述目標優化策略對所述目標圖像進行優化。

5.根據權利要求4所述的方法，其中，所述目標圖像為客戶端上傳的圖像；

所述按照所述目標優化策略對所述目標圖像進行優化，包括：

向所述客戶端發送用于表示所述目標優化策略的引導信息，以使得所述客戶端根據所述引導信息，按照所述目標優化策略對所述目標圖像進行優化。

6.一種圖像清晰度評估裝置，包括：

算法清晰度確定模塊，用于計算目標圖像的算法清晰度，作為目標算法清晰度；

視覺清晰度確定模塊，用于根據所述目標算法清晰度，確定匹配樣本圖像中清晰樣本圖像的占比，作為所述目標圖像的視覺清晰度，其中，所述匹配樣本圖像為算法清晰度與所述目標算法清晰度匹配的樣本圖像，所述清晰樣本圖像為標注為清晰的樣本圖像。

7.根據權利要求6所述的裝置，其中，算法清晰度被預先劃分為多個區間；

所述匹配樣本圖像為算法清晰度與所述目標算法清晰度屬于同一區間的樣本圖像。

8.根據權利要求7所述的裝置，其中，所述裝置還包括區間劃分模塊，用于計算每個樣本圖像的算法清晰度；

針對每個候選閾值，確定第一類樣本圖像中清晰樣本圖像的第一占比，以及第二類樣本圖像中模糊樣本圖像的第二占比，其中，所述第一類樣本圖像為算法清晰度大于所述候選閾值的樣本圖像，所述第二類樣本圖像為算法清晰度小于所述候選閾值的樣本圖像，所述模糊樣本圖像為標注為模糊的樣本圖像；

根據所述第一占比和所述第二占比，確定得分最高的候選閾值作為目標閾值，所述得分與所述第一占比正相關，并且與所述第二占比正相關；

將算法清晰度劃分為大于所述目標閾值的區間和不大于所述目標閾值的區間。

9.根據權利要求6-8任一所述的裝置，還包括：

優化模塊，用于根據預設的圖像屬性與優化策略的對應關系，確定所述目標圖像的圖像屬性所對應的優化策略，作為目標優化策略，所述圖像屬性包括視覺清晰度；

按照所述目標優化策略對所述目標圖像進行優化。

10.根據權利要求9所述的裝置，其中，所述優化模塊，具體用于向所述客戶端發送用于表示所述目標優化策略的引導信息，以使得所述客戶端根據所述引導信息，按照所述目標優化策略對所述目標圖像進行優化。