[发明专利]识别图像清晰度的方法及装置有效
| 申请号： | 201610191587.8 | 申请日： | 2016-03-30 |
| 公开（公告）号： | CN105809704B | 公开（公告）日： | 2019-03-15 |
| 发明（设计）人： | 王百超;陈志军;侯文迪 | 申请（专利权）人： | 北京小米移动软件有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00 |
| 代理公司： | 北京博思佳知识产权代理有限公司 11415 | 代理人： | 殷亚平;林祥 |
| 地址： | 100085 北京市海淀区清河*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本公开是关于一种识别图像清晰度的方法及装置，其中，识别图像清晰度的方法包括：采用第一卷积神经网络对待识别图像的感兴趣区域和边缘图像进行识别，得到感兴趣区域识别结果和至少一个边缘图像识别结果；分别对感兴趣区域识别结果和至少一个边缘图像识别结果进行调整，得到感兴趣区域处理结果和边缘图像处理结果；将待识别图像、感兴趣区域处理结果和边缘图像处理结果输入第二卷积神经网络，得到待识别图像的清晰度。本公开实施例可以更好地对用户关注的区域进行分析，使得图像清晰度识别结果更接近用户的认知，并且可以更好地识别背景虚化等复杂场景的图像清晰度，应用性强。 | ||
| 搜索关键词： | 识别 图像 清晰度 方法 装置 | ||
【主权项】：
1.一种识别图像清晰度的方法，其特征在于，所述方法包括：采用第一卷积神经网络对待识别图像的感兴趣区域和边缘图像进行识别，得到感兴趣区域识别结果和至少一个边缘图像识别结果；分别对所述感兴趣区域识别结果和所述至少一个边缘图像识别结果进行调整，得到感兴趣区域处理结果和边缘图像处理结果；将所述待识别图像、所述感兴趣区域处理结果和所述边缘图像处理结果输入第二卷积神经网络，得到所述待识别图像的清晰度；其中，所述第一卷积神经网络为预先训练获得的用于识别图像感兴趣区域和边缘图像的模型；所述第二卷积神经网络为预先训练获得的用于获得图像清晰度的模型。
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