图像评估方法、装置、电子设备及计算机可读介质制造方法及图纸

本公开涉及一种图像评估方法、装置、电子设备及计算机可读介质。该方法包括：对原始图像进行预处理，生成标准图像；获取所述标准图像的梯度特征图与高斯拉普拉斯特征图；获取所述梯度特征图与所述高斯拉普拉斯特征图的特征向量；以及将所述特征向量输入图像评分模型中以获取所述原始图像的评分。本公开涉及的图像评估方法、装置、电子设备及计算机可读介质，能够快速准确的对图像质量进行评估。

【技术实现步骤摘要】
图像评估方法、装置、电子设备及计算机可读介质
本公开涉及计算机信息处理领域，具体而言，涉及一种图像评估方法、装置、电子设备及计算机可读介质。
技术介绍
随着信息时代的到来，数字图像作为一种重要的信息载体，能满足日益增长的现代化业务需求。计算机和网络的发展扩展了图像应用领域，图像在获取、压缩、处理、传输、存储等过程中会带来不同程度和类型的失真，直接影响信息的获取。因此，在图像处理和应用领域建立有效的图像质量评价体系具有重大意义。目前图像质量评价方法有两大类。(1)主观评价方法。由人工对图像质量进行评分,人是图像的最终使用者主观质量评价是最为准确、可靠的图像质量评价方法。但是由于其耗时、昂贵非常不适用于大数据时代对数据的处理要求。(2)客观评价方法。具有简单、实时、可重复和易集成等优点，近几十年发展快速，成为图像质量评价体系中的研究热点。利用数学和工程方法对图像质量进行度量，弥补了主观评价方法的不足。由于人是图像的最终受体，客观评价与主观评价结果的一致性是客观评价方法好坏的重要衡量指标。结合图像自身特点和人类视觉系统的生理和心理特性的方法成为了当今研究的热点。因此，需要一种能够准确的对图本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种图像评估方法，其特征在于，包括：对原始图像进行预处理，生成标准图像；获取所述标准图像的梯度特征图与高斯拉普拉斯特征图；获取所述梯度特征图与所述高斯拉普拉斯特征图的特征向量；以及将所述特征向量输入图像评分模型中以获取所述原始图像的评分。

【技术特征摘要】
1.一种图像评估方法，其特征在于，包括：对原始图像进行预处理，生成标准图像；获取所述标准图像的梯度特征图与高斯拉普拉斯特征图；获取所述梯度特征图与所述高斯拉普拉斯特征图的特征向量；以及将所述特征向量输入图像评分模型中以获取所述原始图像的评分。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：通过训练图像对支持向量机模型进行训练，以获取所述图像评分模型。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，通过训练图像对支持向量机模型进行训练，以获取所述图像评分模型包括：确定训练图像的所述梯度特征图与所述高斯拉普拉斯特征图；根据所述特征图确定所述训练图像的特征向量；确定所述训练图像的评分；以及根据所述训练图像的评分与所述训练图像的特征向量对支持向量机模型进行训练，以获取所述图像评分模型。4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，根据所述训练图像的评分与所述训练图像的特征向量对支持向量机模型进行训练，以获取所述图像评分模型包括：将所述训练图像输入支持向量机模型中；通过所述训练图像的评分对所述支持向量机模型中的参数进行调整；以及所述支持向量机模型中的参数满足阈值时，生成所述图像评分模型。5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，对原始图像进行预处理，生成标准图像包括：对所述原始图像进行调整分辨率处理；对调整分辨率处理之后的原始图像进行标准化处理；将标准化处理之后的原始图像进行色彩空间转换处理，生成所述标准图像。6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，将标准化处理之后的原始图像进行色彩空间转换处理包括：将标准化处理之后的原始图像由RGB颜色空间转换到YcbCr颜色空间中。7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，获取所述标准图像的梯度特...

【专利技术属性】
技术研发人员：朱兴杰，刘岩，邓文忠，张秋晖，
申请(专利权)人：泰康保险集团股份有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11