一种图像处理方法和装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供了一种图像处理方法和装置，其中，该方法包括：将图像划分为多个图像区域，并从多个所述图像区域中确定出位于所述图像中心位置的中心图像区域；计算多个所述图像区域中各图像区域分别与所述中心图像区域的距离值，并根据各图像区域分别与所述中心图像区域的距离值，计算各图像区域的图像权重值；根据各图像区域的图像权重值，计算所述图像的质量系数；根据计算得到所述图像的质量系数，对所述图像的图像质量进行评价。通过本发明专利技术实施例提供的图像处理方法，可以提高判断图像的图像质量的准确率。

An image processing method and device

【技术实现步骤摘要】
一种图像处理方法和装置
本专利技术涉及计算机
，具体而言，涉及一种图像处理方法和装置。
技术介绍
目前，在二手车的收车过程中，为了让车辆评估师对车辆的车况进行远程评估，需要业务员对车辆的关键部件进行拍照，并将拍照得到的图像上传到服务器。车辆评估师根据业务员上传到服务器的图像对车辆的车况进行远程评估。为了保证评估的准确度和便于评估师观察，除了需要保证车辆的关键部件位于图像中心位置外，还需要确保图像的图像质量，尤其是图像中具有关键部件的中心位置的图像区域的图像质量。为了确定图像的图像质量，可以通过计算图像的纹理均值，并将计算得到的纹理均值大于图像纹理阈值的图像确定为图像质量好的图像。但是仅通过图像的纹理均值对图像的图像质量进行判断，容易造成对图像的图像质量判断不准确的缺陷。
技术实现思路
为解决上述问题，本专利技术实施例的目的在于提供一种图像处理方法和装置。第一方面，本专利技术实施例提供了一种图像处理方法，包括：将图像划分为多个图像区域，并从多个所述图像区域中确定出位于所述图像中心位置的中心图像区域；计算多个所述图像区域中各图像区域分别与所述中心图像区域的距离值，并根据各图像区域分别与所述中心图像区域的距离值，计算各图像区域的图像权重值；根据各图像区域的图像权重值，计算所述图像的质量系数；根据计算得到所述图像的质量系数，对所述图像的图像质量进行评价。第二方面，本专利技术实施例还提供了一种图像处理装置，包括：划分模块，用于将图像划分为多个图像区域，并从多个所述图像区域中确定出位于所述图像中心位置的中心图像区域；第一计算模块，用于计算多个所述图像区域中各图像区域分别与所述中心图像区域的距离值，并根据各图像区域分别与所述中心图像区域的距离值，计算各图像区域的图像权重值；第二计算模块，用于根据各图像区域的图像权重值，计算所述图像的质量系数；评价模块，用于根据计算得到所述图像的质量系数，对所述图像的图像质量进行评价。第三方面，本专利技术实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器运行时执行上述第一方面所述的方法的步骤。第四方面，本专利技术实施例还提供了一种图像处理装置，所述图像处理装置包括有存储器，处理器以及一个或者一个以上的程序，其中所述一个或者一个以上程序存储于所述存储器中，且经配置以由所述处理器执行上述第一方面所述的方法的步骤。本专利技术实施例上述第一方面至第四方面提供的方案中，通过确定划分后的图像中位于中心位置的中心图像区域，然后计算得到划分后各图像区域分别与所述中心图像区域的距离值，并根据各图像区域分别与所述中心图像区域的距离值，计算图像的质量系数，从而通过计算得到的图像的质量系数，对所述图像的图像质量进行评价，与相关技术中仅通过图像的纹理均值对图像的图像质量进行判断的方式相比，基于图像划分后的各图像区域分别与所述中心图像区域的距离值，计算得到对图像的图像质量进行评价的质量系数，使得图像中距离图像中心位置越近的图像区域，即越接近车辆的关键部件所在的图像区域或者车辆的关键部件所在的图像区域，对图像的图像质量评价的影响程度越提高，从而提高对图像的图像质量判断的准确率。为使本专利技术的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1示出了本专利技术实施例所提供的一种可应用于本专利技术实施例中的上述服务器的结构框图；图2示出了本专利技术实施例1所提供的一种图像处理方法的流程图；图3示出了本专利技术实施例1所提供的一种图像处理方法的流程图中，一种图像划分图像区域后的图像示意图；图4示出了本专利技术实施例2所提供的一种图像处理装置的结构示意图；图5示出了本专利技术实施例3所提供的另一种图像处理装置的结构示意图。具体实施方式目前，在二手车的收车过程中，为了让车辆评估师对车辆的车况进行远程评估，需要业务员对车辆的关键部件进行拍照，并将拍照得到的图像上传到服务器。车辆评估师根据业务员上传到服务器的图像对车辆的车况进行远程评估。为了保证评估的准确度和便于评估师观察，除了需要保证车辆的关键部件位于图像中心位置外，还需要确保图像的图像质量，尤其是图像中具有关键部件的中心位置的图像区域的图像质量。为了确定图像的图像质量，可以通过计算图像的纹理均值，并将计算得到的纹理均值大于图像纹理阈值的图像确定为图像质量好的图像。但是仅通过图像的纹理均值对图像的图像质量进行判断，容易造成对图像的图像质量判断不准确的缺陷。基于此，本实施例提出一种图像处理方法和装置，通过确定划分后的图像中位于中心位置的中心图像区域，然后计算得到划分后各图像区域分别与所述中心图像区域的距离值，并根据各图像区域分别与所述中心图像区域的距离值，计算图像的质量系数，从而通过计算得到的图像的质量系数，对所述图像的图像质量进行评价，使得图像中距离图像中心位置越近的图像区域，即越接近车辆的关键部件所在的图像区域或者车辆的关键部件所在的图像区域，对图像的图像质量评价的影响程度越高，从而提高对图像的图像质量判断的准确率。图1示出了一种可应用于本专利技术实施例中的上述服务器的结构框图。如图1所示，服务器200包括：存储器201、处理器202以及网络模块203。存储器201可用于存储软件程序以及模块，如本专利技术实施例中的图像处理方法和装置对应的程序指令/模块，处理器202通过运行存储在存储器201内的软件程序以及模块，从而执行各种功能应用以及数据处理，即实现本专利技术实施例中的图像处理方法。存储器201可包括高速随机存储器，还可包括非易失性存储器，如一个或者多个磁性存储装置、闪存、或者其他非易失性固态存储器。进一步地，上述软件程序以及模块还可包括：操作系统221以及服务模块222。其中操作系统221，例如可为LINUX、UNIX、WINDOWS，其可包括各种用于管理系统任务(例如内存管理、存储设备控制、电源管理等)的软件组件和/或驱动，并可与各种硬件或软件组件相互通讯，从而提供其他软件组件的运行环境。服务模块222运行在操作系统221的基础上，并通过操作系统221的网络服务监听来自网络的请求，根据请求完成相应的数据处理，并返回处理结果给客户端。也就是说，服务模块222用于向客户端提供网络服务。网络模块203用于接收以及发送网络信号。上述网络信号可包括无线信号或者有线信号。可以理解，图1所示的结构仅为示意，服务器200还可包括比图1中所示更多或者更少的组件，或者具有与图1所示不同的配置。图1中所示的各组件可以采用硬件、软件或其组合实现。另外，本专利技术实施例中的服务器还可本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种图像处理方法，其特征在于，包括：/n将图像划分为多个图像区域，并从多个所述图像区域中确定出位于所述图像中心位置的中心图像区域；/n计算多个所述图像区域中各图像区域分别与所述中心图像区域的距离值，并根据各图像区域分别与所述中心图像区域的距离值，计算各图像区域的图像权重值；/n根据各图像区域的图像权重值，计算所述图像的质量系数；/n根据计算得到所述图像的质量系数，对所述图像的图像质量进行评价。/n

【技术特征摘要】
1.一种图像处理方法，其特征在于，包括：
将图像划分为多个图像区域，并从多个所述图像区域中确定出位于所述图像中心位置的中心图像区域；
计算多个所述图像区域中各图像区域分别与所述中心图像区域的距离值，并根据各图像区域分别与所述中心图像区域的距离值，计算各图像区域的图像权重值；
根据各图像区域的图像权重值，计算所述图像的质量系数；
根据计算得到所述图像的质量系数，对所述图像的图像质量进行评价。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将图像划分为多个图像区域，并从多个所述图像区域中确定出位于所述图像中心位置的中心图像区域，包括：
将图像划分为多个图像区域，并获取所述图像的中心坐标和多个所述图像区域中各图像区域的位置坐标；
将各图像区域中位置坐标与所述图像的中心坐标差值最小的图像区域确定为位于所述图像中心位置的中心图像区域。


3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，计算多个所述图像区域中各图像区域分别与所述中心图像区域的距离值，并根据各图像区域分别与所述中心图像区域的距离值，计算各图像区域的图像权重值，包括：
通过以下公式计算多个所述图像区域中各图像区域分别与所述中心图像区域的距离值：



其中，ri表示各图像区域中第i个图像区域分别与所述中心图像区域的距离值；xi表示第i个图像区域的位置坐标中的横坐标；yi表示第i个图像区域的位置坐标中的纵坐标；xc表示所述中心图像区域的位置坐标中的横坐标；yc表示所述中心图像区域的位置坐标中的纵坐标；
通过以下公式对各图像区域的图像权重值进行计算：



其中，wi表示各图像区域中第i个图像区域的图像权重值。


4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据各图像区域的图像权重值，计算所述图像的质量系数，包括：
获取各图像区域的图像纹理均值和图像亮度均值；
根据各图像区域的图像权重值、图像纹理均值和图像亮度均值，对各图像区域的质量子系数进行计算；
基于各图像区域的质量子系数，计算得到所述图像的质量系数。


5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，根据各图像区域的图像权重值、图像纹理均值和图像亮度均值，对各图像区域的质量子系数进行计算，包括：
通过以下公式对各图像区域的质量子系数进行计算：
si＝wi*(α*mi+β*vi)

【专利技术属性】
技术研发人员：郝汝岗，
申请(专利权)人：金瓜子科技发展北京有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11