[发明专利]保持边界滤波算法的性能评价方法、智能终端及存储介质

说明书

本发明公开了一种保持边界滤波算法的性能评价方法、智能终端及存储介质，包括：获取输入图像，根据所述输入图像以及待评价保持边界滤波算法，确定输出图像；根据所述输入图像和所述输出图像，确定所述输出图像对应的全局相似性参数、显著边界相似性参数以及平滑度；根据所述全局相似性参数、所述显著边界相似性参数以及所述平滑度，确定所述待评价保持边界滤波算法的性能。本发明根据全局相似性参数、显著边界相似性参数以及平滑度对待评价保持边界滤波算法的性能进行评价，能够达到跟主观评价一样的结果，评价结果准确，不需要人为干预，计算速度快，可以适用于任意输入图像。

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及的是保持边界滤波算法的性能评价方法、智能终端及存储介质。

背景技术

在数字图像处理领域很多的应用都要使用保持边界滤波算法以平滑图像，几十年来，各种保持边界滤波器层出不穷，几乎所有滤波器都有一些参数供用户配置。一般来说，非常有经验的人可以通过调整参数值，如果通过调整参数，发现滤波结果变好了，说明调整的参数是比较合适的；如果通过调整参数，发现滤波结果变差了，说明调整的参数是不合适的，经过多次尝试后获得保持边界滤波器参数的最优值。因此，要想为任意的保持边界滤波器配置最优的参数，评价保持边界滤波算法性能的方法显得尤为重要。

常用的评价保持边界滤波算法性能的方法包括客观评价指标和主观评价指标，但现有客观评价指标性能评价误差较大，而主观评价指标要求输入图像来自基准数据库且需要人为参与，导致计算速度慢。

因此，现有技术还有待改进和发展。

发明内容

本发明要解决的技术问题在于，针对现有技术的上述缺陷，提供一种保持边界滤波算法的性能评价方法、智能终端及存储介质，旨在解决现有评价保持边界滤波算法性能的方法评价误差较大，不适用于任意输入图像，计算速度慢的问题。

本发明解决问题所采用的技术方案如下：

第一方面，本发明实施例提供一种保持边界滤波算法的性能评价方法，其中，包括：

获取输入图像，根据所述输入图像以及待评价保持边界滤波算法，确定输出图像；

根据所述输入图像和所述输出图像，确定所述输出图像对应的全局相似性参数、显著边界相似性参数以及平滑度；

根据所述全局相似性参数、所述显著边界相似性参数以及所述平滑度，确定所述待评价保持边界滤波算法的性能。

所述的保持边界滤波算法的性能评价方法，其中，所述根据所述输入图像和所述输出图像，确定所述输出图像对应的全局相似性参数、显著边界相似性参数以及平滑度的步骤包括：

获取所述输入图像对应的像素点个数、所述输入图像中各像素点对应的第一像素值以及所述输出图像中各像素点对应的第二像素值；

根据所述像素点个数、所述第一像素值以及所述第二像素值，确定所述输出图像对应的全局相似性参数。

所述的保持边界滤波算法的性能评价方法，其中，所述获取所述输入图像对应的像素点个数、所述输入图像中各像素点对应的第一像素值以及所述输出图像中各像素点对应的第二像素值的步骤之后还包括：

根据所述像素点个数和所述第二像素值，确定所述输出图像对应的平滑度。

所述的保持边界滤波算法的性能评价方法，其中，所述根据所述像素点个数和所述第二像素值，确定所述输出图像对应的平滑度的步骤包括：

根据所述第二像素值，确定所述输出图像中各像素点在x方向上的第一像素梯度以及所述输出图像中各像素点在y方向上的第二像素梯度；

根据所述像素点个数、所述第一像素梯度以及所述第二像素梯度，确定所述输出图像对应的平滑度。