[发明专利]图像质量评价方法、装置和电子设备

说明书

本发明提供了一种图像质量评价方法、装置和电子设备，该方法包括：获取待处理图像，并将该待处理图像输入至图像质量评价模型中，得到待处理图像的质量评价结果。该方式中的图像质量评价模型既可对无参考图片的图像进行质量评价，也可对有参考图片的图像进行质量评价。

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，尤其是涉及一种图像质量评价方法、装置和电子设备。

背景技术

图像质量客观评价分为全参考、部分参考和无参考三种类型。全参考图像质量评价是指在选择理想图像作为参考图像的情况下，比较待评图像与参考图像之间的差异，分析待评图像的失真程度，从而得到待评图像的质量评估；部分参考图像质量评价是指以理想图像的部分特征信息作为参考，对待评图像进行比较分析，从而得到图像质量评价结果。无参考图像质量评价完全无需参考图像，根据失真图像的自身特征来估计图像的质量。

相关技术中，基于全参考图像质量评价的方法包括信噪比、峰值信噪比、均方误差和图像差异预测等；基于无参考图像质量评价的方法包括基于边缘分析的方法、基于变换域的方法和基于深度学习网络的评价方法，但上述图像质量评价方法均是只针对无参考图像质量评价的方法，或者只针对全参考图像质量评价的方法，应用场景受限，导致图像质量评价方法的泛化性较差。

发明内容

本发明的目的在于提供一种图像质量评价方法、装置和电子设备机器可读存储介质，以提高图像质量评价的泛化性。

第一方面，本发明实施例提供一种图像质量评价方法，该方法包括：获取待处理图像；将该待处理图像输入至图像质量评价模型，其中，图像质量评价模型用于对无参考图片的图像或有参考图片的图像进行图像质量评价；获取图像质量评价模型输出的待处理图像的质量评价结果。

在可选的实施方式中，上述图像质量评价模型通过以下方式训练得到：获取样本集合，其中，该样本集合包括：第一样本组和第二样本组；第一样本组中的样本图像携带有通过无参考图像质量评价方式得到的评价值；第二样本组中的样本图像的评价值，通过全参考图像质量评价方式得到初始值后，根据第一样本组中的样本图像的评价值调整初始值得到；通过该样本集合对初始图像质量评价模型进行训练，得到训练完成的图像质量评价模型。

在可选的实施方式中，上述第二样本组中的样本图像的评价值，具体通过下述方式调整得到：根据第一样本组中的样本图像的评价值和第二样本组中的样本图像的初始值，得到评分函数；该评分函数用于：根据第一样本组中的样本图像的评价值相同的取值范围，调整第二样本组中的样本图像的初始值的取值范围；将第二样本组中的样本图像的初始值输入至评分函数中，得到第二样本组中的样本图像的评价值。

在可选的实施方式中，根据第一样本组中的样本图像的评价值和第二样本组中的样本图像的初始值，得到评分函数的步骤，包括：根据第一样本组中的样本图像的评价值的取值范围，为第二样本组中的样本图像进行打分，得到打分值；基于第二样本组中的样本图像的初始值和打分值，确定满足预设条件的第三样本组；确定第二样本组中与第三样本组中的样本图像的匹配图像，将第二样本组中的匹配图像的初始值，映射到第三样本组中的样本图像的打分值上，得到映射关系系数；基于该映射关系系数，确定评分函数。

在可选的实施方式中，根据第一样本组中的样本图像的评价值的取值范围，为第二样本组中的样本图像进行打分，得到打分值的步骤，包括：基于第一样本组训练预设的打分模型，得到训练后的打分模型；通过训练后的打分模型，为第二样本组中的样本图像进行打分，得到第二样本组中的样本图像的打分值；其中，训练后的打分模型对样本图像的打分值的取值范围，与第一样本组中的样本图像的评分值的取值范围相同。

在可选的实施方式中，上述基于第二样本组中的样本图像的初始值和打分值，确定满足预设条件的第三样本组的步骤，包括：按照预设规则，生成第二样本组中的样本图像和样本图像的打分值对应的第一序列，以及第二样本组中的样本图像和样本图像的初始值对应的第二序列；计算第一序列和第二序列中，每个样本图像的打分值和初始值的秩序相关系数；基于秩序相关系数，确定满足预设条件的第三样本组。