[发明专利]一种图像质量评价方法及装置

说明书

本说明书公开了一种图像质量评价方法及装置，获取待评价图像以及待评价图像对应的若干语义标签，再根据待评价图像的图像特征和各语义标签的标签特征，确定待评价图像分别对应于所述各语义标签的相似度，进而根据各相似度、图像特征和各标签特征，确定待评价图像的融合特征，对融合特征进行识别，确定表征待评价图像属于各预设的图像低质类型的概率的识别结果，进而根据识别结果，确定待评价图像的质量评分。本方法在确定图像质量评分的同时，可同时获取到待评价图像对应于各图像低质类型的概率，使得可基于低质原因对图像进行改善，提高了图像质量评价的准确度。

技术领域

本申请涉及计算机技术领域，尤其涉及一种图像质量评价方法及装置。

背景技术

图像质量评价是图像处理中的基本技术之一，主要通过对图像进行特性分析研究，然后评估出图像优劣。

一种常用的图像质量评价方法是基于预先训练好的图像质量评价模型实现的。具体的，可首先确定需要进行质量评价的图像，作为待评价图像。然后，将待评价图像作为输入，输入到预先训练好的图像质量评价模型中，得到该待评价图像中各像素的质量评分。最后，基于各像素的质量评分，得到待评价图像的总质量评分。

但在现有技术中，由于在训练图像质量评价模型时，通常仅基于根据图像清晰度、完整度等因素确定出的质量得分，作为标注进行训练，使得根据训练出的图像质量评价模型确定图像质量时，若出现待评价图像的质量评分较低的情况，则无法得知图像低质原因，造成评价效率较低。

发明内容

本说明书实施例提供一种图像质量评价方法及装置，用于部分解决现有技术中的问题。

本说明书实施例采用下述技术方案：

本说明书提供一种图像质量评价方法，包括：

获取待评价图像以及所述待评价图像对应的若干语义标签；

根据所述待评价图像的图像特征和各语义标签的标签特征，确定所述待评价图像分别对应于所述各语义标签的相似度；

根据各相似度、所述图像特征和各标签特征，确定所述待评价图像的融合特征，并对所述融合特征进行识别，确定识别结果，所述识别结果为所述待评价图像属于各预设的图像低质类型的概率；

根据所述识别结果，确定所述待评价图像的质量评分。

可选的，确定所述待评价图像对应的若干语义标签，具体包括：

将所述待评价图像作为输入，输入预先训练好的目标物分类模型中，得到所述标签确定模型输出的各分类结果；

根据各分类结果和预设的标签词典，确定所述待评价图像对应的各语义标签。

可选的，采用下述方式训练所述目标物分类模型：

获取若干图像，作为各第一训练样本，并针对每个训练样本，根据所述语义标签词典，确定该第一训练样本的各标注；

将该第一训练样本作为输入，输入待训练的目标物分类模型中，得到该第一训练样本的各分类结果；

根据各第一训练样本的各分类结果及其标注，确定第一损失，根据所述第一损失调整所述目标物分类模型的模型参数。

可选的，根据各相似度、所述图像特征和各标签特征，确定所述待评价图像的融合特征，并对所述融合特征进行识别，确定识别结果，具体包括：

将所述图像特征和各标签特征作为输入，输入预先训练好的图像质量评价模型的融合层，根据各相似度，确定所述待评价图像的融合特征；

将所述融合特征输入所述图像质量评价模型的识别层，对所述融合特征进行识别，确定所述识别层输出的所述待评价图像的识别结果。