[发明专利]图像质量分析方法和装置有效
| 申请号： | 201610587219.5 | 申请日： | 2016-07-22 |
| 公开（公告）号： | CN106228556B | 公开（公告）日： | 2019-12-06 |
| 发明（设计）人： | 龙飞;杨松;陈志军 | 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： | 11477 北京尚伦律师事务所 | 代理人： | 代治国<国际申请>=<国际公布>=<进入 |
| 地址： | 100085 北京市海淀区清河*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本公开关于一种图像质量分析方法和装置，属于图像处理技术领域。其中方法包括：对待处理图片进行梯度提取获取梯度图，将梯度图输入预设的卷积神经网络；根据预设的卷积神经网络中预先训练的多个卷积核对梯度图的边缘特征进行处理；根据梯度图的边缘特征与预设的图像边缘特征之间的匹配度，确定待处理图片的图像质量。该方法通过卷积神经网络分析待处理图片的图像质量，提高了确定待处理图片的图像质量的准确率和效率。 | ||
| 搜索关键词： | 图像 质量 分析 方法 装置 | ||
【主权项】：
1.一种图像质量分析方法，其特征在于，包括以下步骤：/n对待处理图片进行梯度提取获取梯度图，将所述梯度图输入预设的卷积神经网络；/n根据所述预设的卷积神经网络中预先训练的多个卷积核对所述梯度图的边缘特征进行处理；/n根据所述梯度图的边缘特征与预设图像边缘特征之间的匹配度，确定所述待处理图片的图像质量，所述图像质量取决于所述待处理图片最底层的边缘特征；/n所述预设的卷积神经网络包括：一层卷积层，以及多个卷积核；/n还包括：/n对样本图片进行梯度提取获取样本梯度图；/n将所述样本梯度图输入所述预设的卷积神经网络，训练所述预设的卷积神经网络中预设的多个卷积核，以分类模糊图像边缘特征和清晰图像边缘特征。/n
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