获取图像模糊程度分类的方法、装置、电子设备制造方法及图纸

本公开是关于一种获取图像模糊程度分类的方法、装置、电子设备、计算机可读存储介质。一种获取图像模糊程度分类的方法包括：获取待识别图像的模糊度图和显著性图；基于所述模糊度图和所述显著性图确定所述待识别图像的模糊程度所属的分类。本实施例中通过获取模糊度图和显著性图，即不同维度的特征综合考虑待识别图像的模糊程度所属的分类，可以避免采用图像块进行局部评估时引起的误判断的情况，例如将背景虚化的图像确定为不好的图像，有利于提升确定图像模糊程度的准确度，从而方便用户根据模糊程度更好的管理图像，提升使用体验。

Method, Device and Electronic Equipment for Obtaining Image Fuzzy Degree Classification

The present disclosure relates to a method, device, electronic device and computer readable storage medium for obtaining classification of image blurring degree. A method for obtaining classification of image ambiguity degree includes acquiring the ambiguity map and saliency map of the image to be recognized, and determining the classification of the ambiguity degree of the image to be recognized based on the ambiguity map and the saliency map. In this example, by acquiring ambiguity maps and saliency maps, i.e. considering the classification of the ambiguity degree of the image to be recognized synthetically, we can avoid the misjudgement caused by using image blocks for local evaluation, such as identifying the image with background gray as a bad image, which is conducive to ascension and determination. The accuracy of image blurring degree makes it easier for users to manage images better according to the blurring degree and enhance the experience of using them.

【技术实现步骤摘要】
获取图像模糊程度分类的方法、装置、电子设备
本公开涉及图像处理
，尤其涉及一种获取图像模糊程度分类的方法、装置、电子设备、计算机可读存储介质。
技术介绍
在图像压缩、视频编解码、视频监控等图像处理领域中，需要对图像质量进行评估，以保证后续过程能够得到可靠的图像。其中，图像模糊程度是图像质量评估的一个方面。相关技术中，图像模糊程度的评估方法大多基于图像块来判断图像中是否出现模糊，然后根据出现模糊的图像块的数量以及各图像的模糊程度来综合判断图像是否出现模糊。然而，实际拍摄时，为突出目标主体，很多用户会采用背景虚化的拍摄方法，人为模糊目标主体的背景区域，导致现有基于图像块的评估方法无法分辨出背景虚化的情况，从而得出不恰当的评估结果。
技术实现思路
本公开提供一种获取图像模糊程度分类的方法、装置、电子设备、计算机可读存储介质，以解决相关技术中基于图像块的评估方法无法分辨出背景虚化而得到不恰当的评估结果的问题。根据本公开实施例的第一方面，提供一种获取图像模糊程度分类的方法，包括：获取待识别图像的模糊度图和显著性图；基于所述模糊度图和所述显著性图确定所述待识别图像的模糊程度所属的分类。可选地，本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种获取图像模糊程度分类的方法，其特征在于，所述方法包括：获取待识别图像的模糊度图和显著性图；基于所述模糊度图和所述显著性图确定所述待识别图像的模糊程度所属的分类。

【技术特征摘要】
1.一种获取图像模糊程度分类的方法，其特征在于，所述方法包括：获取待识别图像的模糊度图和显著性图；基于所述模糊度图和所述显著性图确定所述待识别图像的模糊程度所属的分类。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述模糊度图和所述显著性图确定所述待识别图像的模糊程度所属的分类包括：判断所述模糊度图中是否存在模糊区域；若所述模糊度图中无模糊区域，则确定所述待识别图像的模糊程度属于第一类模糊；若所述模糊度图中存在模糊区域，则匹配所述模糊度图和所述显著性图，并基于匹配结果确定所述待识别图像的模糊程度所属的分类。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，基于匹配结果确定所述待识别图像的模糊程度所属的分类包括：若所述匹配结果表示所述模糊度图中模糊区域与所述显著性图中目标物体之外区域相匹配，则确定所述待识别图像的模糊程度属于第二类模糊；若所述匹配结果表示所述模糊度图中模糊区域与所述显著性图中目标物体所在区域相匹配，则确定所述待识别图像的模糊程度属于第三类模糊；若所述匹配结果表示所述模糊度图中模糊区域与所述显著性图中目标物体所在区域的一部分相匹配，则确定所述待识别图像的模糊程度属于第四类模糊。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：获取所述待识别图像的特征向量；将所述特征向量输入第一识别模型，通过所述第一识别模型确定所述待识别图像的模糊程度所属的第一分类；根据所述第一分类和第二分类确定所述待识别图像的模糊程度所属的分类；所述第二分类是指基于所述模糊度图和所述显著性图确定所述待识别图像的模糊程度所属的分类。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：获取所述待识别图像的特征向量；基于所述模糊度图和所述显著性图确定所述待识别图像的模糊程度所属的分类包括：将所述特征向量、所述模糊度图和所述显著性图依次输入到第二识别模型，通过所述第二识别模型确定所述待识别图像的模糊程度所属的分类。6.一种获取图像模糊程度分类的装置，其特征在于，所述装置包括：特征图获取模块，用于获取待识别图像的模糊度图和显著性图；分类获取模块，用于基于所述模糊度图和所述显著性图确定所述待识别图像的模糊程度所属的分...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨松，
申请(专利权)人：北京小米移动软件有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11