检测图像质量的方法及装置制造方法及图纸

本公开是关于一种检测图像质量的方法及装置，属于图像处理技术领域。该方法包括：获取多张待处理的建模图像，每张建模图像具有一个质量标签；对多张建模图像进行第一预处理，得到多张第一图像；对多张第一图像进行傅里叶变换，得到多张第二图像；对多张第二图像进行第二预处理，得到多张第三图像；从多张第三图像中提取多个特征向量；根据多个特征向量及对应的质量标签，构建质量检测模型；基于质量检测模型，对目标图像质量进行检测。本公开通过构建质量检测模型，并基于所构建的质量检测模型对目标图像的质量进行检测，由于无需用户参与，因而避免了用户认知标准对检测结果所造成的干扰，使得检测结果更为客观、准确。

【技术实现步骤摘要】

本公开涉及图像处理
，尤其涉及一种检测图像质量的方法及装置。
技术介绍
在图像处理
，图像质量一般包括图像的亮度、对比度、分辨率等，图像质量检测结果可用于校准图像成像系统、优化算法、优选参数等，被广泛应用于图像压缩、传输、存储等过程中。目前主要依赖于用户的肉眼对图像的质量进行检测。然而受限于用户的认知标准，不同用户对同一图像进行质量检测时，得到的质量检测结果可能是不同的，因而亟需一种更为客观的图像质量检测方法。
技术实现思路
本公开提供一种检测图像质量的方法及装置。根据本公开实施例的第一方面，提供一种检测图像质量的方法，所述方法包括:获取多张待处理的建模图像，每张建模图像具有一个质量标签，所述质量标签包括清晰标签及模糊标签；对所述多张建模图像进行第一预处理，得到多张第一图像；对所述多张第一图像进行傅里叶变换，得到多张第二图像；对所述多张第二图像进行第二预处理，得到多张第三图像；从所述多张第三图像中提取多个特征向量；根据所述多个特征向量及对应的质量标签，构建质量检测模型； 基于所述质量检测模型，对目标图像质量进行检测。结合第一方面，在第一方面的第一种可能的实现方式中，所述对所述多张建模图像进行第一预处理，得到多张第一图像，包括:将每张建模图像的尺寸缩小至预设尺寸，得到多张第一图像。结合第一方面，在第一方面的第二种可能的实现方式中，所述多张第二图像进行第二预处理，得到多张第三图像，包括:对所述多张第二图像进行归一化和阈值化处理，得到多个具有相同像素值的第三图像。结合第一方面，在第一方面的第三种可能的实现方式中，所述根据所述多个特征向量及对应的质量标签，构建质量检测模型，包括:在将每个特征向量作为自变量输入、将每个特征向量对应的质量标签作为因变量输出的过程中，获取特征向量与质量标签之间的对应关系；通过对所述特征向量与质量标签之间的对应关系进行拟合，得到质量检测模型。结合第一方面，在第一方面的第四种可能的实现方式中，所述基于所述质量检测模型，对目标图像质量进行检测，包括:获取所述目标图像的特征向量；将所述目标图像的特征向量输入到所述质量检测模型中；输出所述目标图像的特征向量对应的质量标签。根据本公开实施例的第二方面，提供一种检测图像质量的装置，所述装置包括:获取模块，用于获取多张待处理的建模图像，每张建模图像具有一个质量标签，所述质量标签包括清晰标签及模糊标签；第一处理模块，用于对所述多张建模图像进行第一预处理，得到多张第一图像；变换模块，用于对所述多张第一图像进行傅里叶变换，得到多张第二图像；第二处理模块，用于对所述多张第二图像进行第二预处理，得到多张第三图像；提取模块，用于从所述多张第三图像中提取多个特征向量；构建模块，用于根据所述多个特征向量及对应的质量标签，构建质量检测模型；检测模块，用于基于所述质量检测模型，对目标图像质量进行检测。结合第二方面，在第二方面的第一种可能的实现方式中，所述第一处理模块，用于将每张建模图像的尺寸缩小至预设尺寸，得到多张第一图像。结合第二方面，在第二方面的第二种可能的实现方式中，所述第二处理模块，用于对所述多张第二图像进行归一化和阈值化处理，得到多个具有相同像素值的第三图像。结合第二方面，在第二方面的第三种可能的实现方式中，所述构建模块，用于在将每个特征向量作为自变量输入、将每个特征向量对应的质量标签作为因变量输出的过程中，获取特征向量与质量标签之间的对应关系；通过对所述特征向量与质量标签之间的对应关系进行拟合，得到质量检测模型。结合第二方面，在第二方面的第四种可能的实现方式中，所述检测模块，用于获取所述目标图像的特征向量；将所述目标图像的特征向量输入到所述质量检测模型中；输出所述目标图像的特征向量对应的质量标签。根据本公开实施例的第三方面，提供一种检测图像质量的装置，包括:处理器；用于存储处理器可执行的指令的存储器；其中，所述处理器被配置为:获取多张待处理的建模图像，每张建模图像具有一个质量标签，所述质量标签包括清晰标签及模糊标签；对所述多张建模图像进行第一预处理，得到多张第一图像；对所述多张第一图像进行傅里叶变换，得到多张第二图像；对所述多张第二图像进行第二预处理，得到多张第三图像；从所述多张第三图像中提取多个特征向量；根据所述多个特征向量及对应的质量标签，构建质量检测模型；基于所述质量检测模型，对目标图像质量进行检测。本公开的实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果:通过构建质量检测模型，并基于所构建的质量检测模型对目标图像的质量进行检测，由于无需用户参与，因而避免了认知标准对检测结果所造成的干扰，使得检测结果更为客观、准确。应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本公开。【附图说明】此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本公开的实施例，并与说明书一起用于解释本公开的原理。图1是根据一示例性实施例示出的一种检测图像质量的方法的流程图。图2是根据一示例性实施例示出的一种检测图像质量的方法的流程图。图3是根据一示例性实施例示出的一种检测图像质量的装置的结构示意图。图4是根据一示例性实施例示出的一种用于检测图像质量的装置400的框图。【具体实施方式】这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本公开相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本公开的一些方面相一致的装置和方法的例子。图1是根据一示例性实施例示出的一种检测图像质量的方法的流程图，如图1所示，检测图像质量的方法用于服务器中，包括以下步骤。在步骤S101中，获取多张待处理的建模图像，每张建模图像具有一个质量标签，该质量标签包括清晰标签及模糊标签。在步骤S102中，对多张建模图像进行第一预处理，得到多张第一图像。在步骤S103中，对多张第一图像进行傅里叶变换，得到多张第二图像。在步骤S104中，对多张第二图像进行第二预处理，得到多张第三图像。在步骤S105中，从多张第三图像中提取多个特征向量。在步骤S106中，根据多个特征向量及对应的质量标签，构建质量检测模型。在步骤S107中，基于质量检测模型，对目标图像质量进行检测。本公开实施例提供的方法，通过构建质量检测模型，并基于所构建的质量检测模型对目标图像的质量进行检测，由于无需用户参与，因而避免了认知标准对检测结果所造成的干扰，使得检测结果更为客观、准确。在本公开的另一个实施例中，对多张建模图像进行第一预处理，得到多张第一图像，包括:将每张建模图像的尺寸缩小至预设尺寸，得到多张第一图像。在本公开的另一个实施例中，多张第二图像进行第二预处理，得到多张第三图像，包括:对多张第二图像进行归一化和阈值化处理，得到多个具有相同像素值的第三图像。在本公开的另一个实施例中，根据多个特征向量及对应的质量标签，构建质量检测模型，包括:在将每个特征向量作为自变量输入、将每个特征向量对应的质量标签作为因变量输出的过程中，获取特征向量与质量标签之间的对应关系；通过对特征向量与质量标签之间的对应关系进行拟合，得到质量检测模型。在本公开的另一个实施例中本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种检测图像质量的方法，其特征在于，所述方法包括：获取多张待处理的建模图像，每张建模图像具有一个质量标签，所述质量标签包括清晰标签及模糊标签；对所述多张建模图像进行第一预处理，得到多张第一图像；对所述多张第一图像进行傅里叶变换，得到多张第二图像；对所述多张第二图像进行第二预处理，得到多张第三图像；从所述多张第三图像中提取多个特征向量；根据所述多个特征向量及对应的质量标签，构建质量检测模型；基于所述质量检测模型，对目标图像质量进行检测。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：龙飞，陈志军，张涛，
申请(专利权)人：小米科技有限责任公司，
类型：发明
国别省市：北京;11