图像质量的预测方法及装置、电子设备、存储介质制造方法及图纸

本申请提供了一种图像质量的预测方法及装置、电子设备、存储介质，该方法包括：针对待测图像中的每个像素点，根据像素点与邻域内像素的相似性关系，构建像素点的相似关系值；对所有像素点的相似关系值进行聚类，得到若干子区域以及每个子区域对应的几何中心值；根据待测图像中每个像素点的亮度对比度、相似关系值以及每个子区域对应的几何中心值，将待测图像转化为视觉直方图；将视觉直方图输入已构建的图像质量预测模型，得到待测图像的预测质量。本申请将像素点的亮度对比度和相似关系值作为图像视觉感知的代表，结合人类视觉感知，提高了图像质量预测的准确性。

Image quality prediction methods and devices, electronic equipment, storage media

【技术实现步骤摘要】
图像质量的预测方法及装置、电子设备、存储介质
本申请涉及图像处理
，特别涉及一种图像质量的预测方法及装置、电子设备、存储介质。
技术介绍
图像质量检测旨在自动地评估图像的质量，该技术在计算机视觉中有着广泛的应用，例如视觉数据采集，压缩和传输。该技术旨在对图像进行特性分析研究，然后评估出图像的优劣。图像质量评估多为主观评测，由观测者对图像进行主观评测，评估标准不一，准确性不高。另外，对于图片较多的视频文件，人工评估工作量大，需要耗费大量的时间。
技术实现思路
本申请实施例提供了一种图像质量的预测方法，用以提高图像质量评测的准确性。一方面，本申请提供了一种图像质量的预测方法，所述方法包括：针对待测图像中的每个像素点，根据所述像素点与邻域内像素的相似性关系，构建所述像素点的相似关系值；对所有像素点的相似关系值进行聚类，得到若干子区域以及每个子区域对应的几何中心值；根据所述待测图像中每个像素点的亮度对比度、相似关系值以及每个子区域对应的几何中心值，将所述待测图像转化为视觉直方图；将所述视觉直方图输入已构建的图像质量预测模型，得到所述待测图像的预测质量。在一实施例中，在所述针对待测图像中的每个像素点，根据所述像素点与邻域内像素的相似性关系，构建所述像素点的相似关系值之前，所述方法还包括：针对待测图像中的每个像素点，根据所述像素点在水平方向的亮度变化和垂直方向的亮度变化，计算所述像素点的梯度方向；根据所述像素点的梯度方向与邻域内像素的梯度方向之间的夹角，得到所述像素点与邻域内像素的相似性关系。在一实施例中，所述根据所述像素点的梯度方向与邻域内像素的梯度方向之间的夹角，得到所述像素点与邻域内像素的相似性关系，包括：若所述像素点的梯度方向与邻域内像素的梯度方向之间的夹角小于预设值，将所述像素点与邻域内像素的相似性关系标记为相似；若所述像素点的梯度方向与邻域内像素的梯度方向之间的夹角大于等于预设值，将所述像素点与邻域内像素的相似性关系标记为不相似。在一实施例中，所述针对待测图像中的每个像素点，根据所述像素点与邻域内像素的相似性关系，构建所述像素点的相似关系值，包括：针对待测图像中的每个像素点，对所述像素点与邻域内像素的相似性关系进行二值化处理，得到所述像素点的相似关系值。在一实施例中，在所述根据所述待测图像中每个像素点的亮度对比度、相似关系值以及每个子区域对应的几何中心值，将所述待测图像转化为视觉直方图之前，所述方法还包括：针对所述待测图像中的每个像素点，根据所述像素点在水平方向的亮度变化和垂直方向的亮度变化，计算所述像素点的亮度对比度。在一实施例中，所述根据所述待测图像中每个像素点的亮度对比度、相似关系值以及每个子区域对应的几何中心值，将所述待测图像转化为视觉直方图，包括：针对每一子区域，比较所述子区域内每个像素点的相似关系值与所述子区域的几何中心值，得到所述子区域中所述相似关系值与所述几何中心值不相等的目标像素点；针对每一子区域，对所述子区域中目标像素点的亮度对比度进行累加，得到每一子区域对应的视觉直方图。在一实施例中，在将所述视觉直方图输入已构建的图像质量预测模型，得到所述待测图像的预测质量之前，所述方法还包括：将数据集中已知质量分数的样本图像转化为视觉直方图；利用所述样本图像的已知质量分数和视觉直方图进行机器学习，构建所述图像质量预测模型。另一方面，本申请还提供了一种图像质量的预测装置，所述装置包括：关系构建模块，用于针对待测图像中的每个像素点，根据所述像素点与邻域内像素的相似性关系，构建所述像素点的相似关系值；关系聚类模块，用于对所有像素点的相似关系值进行聚类，得到若干子区域以及每个子区域对应的几何中心值；直方图转化模块，用于根据所述待测图像中每个像素点的亮度对比度、相似关系值以及每个子区域对应的几何中心值，将所述待测图像转化为视觉直方图；质量预测模块，用于将所述视觉直方图输入已构建的图像质量预测模型，得到所述待测图像的预测质量。另外，本申请还提供了一种电子设备，所述电子设备包括：处理器；用于存储处理器可执行指令的存储器；其中，所述处理器被配置为执行上述图像质量的预测方法。进一步的，本申请还提供了一种计算机可读存储介质，所述存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序可由处理器执行以完成上述图像质量的预测方法。本申请上述实施例提供的技术方案，根据像素点与邻域内像素的相似性关系，构建每个像素点的相似关系值，通过聚类相似关系值，得到若干子区域及其对应的几何中心值，根据每个像素点的亮度对比度、相似关系值以及每个子区域的几何中心，将待测图像的视觉感知转化为视觉直方图，将视觉直方图输入已构建的图像质量预测模型，得到待测图像的预测质量。本申请将像素点的亮度对比度和相似关系值作为图像视觉感知的代表，结合人类视觉感知进行质量预测，提高了图像质量预测的准确性。附图说明为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对本申请实施例中所需要使用的附图作简单地介绍。图1为本申请实施例提供的一种图像质量的预测方法的应用场景示意图。图2为本申请实施例提供的一种图像质量的预测方法的流程示意图；图3是图2对应实施例的基础上本申请另一实施例提供的图像质量的预测方法的流程示意图；图4是本申请实施例提供的一种图像质量的预测装置的框图。具体实施方式下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行描述。相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。图1为本申请实施例提供的一种图像质量的预测方法的应用场景示意图。如图1所示，该应用场景可以包括用户端110，用户端110可以是具有拍照功能的行动装置，例如智能手机或平板电脑等。用户端110可以执行本申请提供的图像质量的预测方法，评估所拍摄图像的质量。应用场景还可以包括服务端120，服务端120可以是服务器、服务器集群或者云计算中心。服务端120可以接收用户端110上传的图像，执行本申请提供的图像质量的预测方法，评估所接收图像的质量。本申请还提供了一种电子设备，该电子设备可以是服务端120或用户端110。如图1所示，电子设备可以包括处理器111；用于存储处理器111可执行指令的存储器112；其中，处理器111被配置为执行本申请提供的图像质量的预测方法。存储器112可以由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，如静态随机存取存储器(StaticRandomAccessMemory，简称SRAM)，电可擦除可编程只读存储器(ElectricallyErasableProgrammableRead-OnlyMemory，简称EEPROM)，可擦除可编程只读存储本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种图像质量的预测方法，其特征在于，所述方法包括：/n针对待测图像中的每个像素点，根据所述像素点与邻域内像素的相似性关系，构建所述像素点的相似关系值；/n对所有像素点的相似关系值进行聚类，得到若干子区域以及每个子区域对应的几何中心值；/n根据所述待测图像中每个像素点的亮度对比度、相似关系值以及每个子区域对应的几何中心值，将所述待测图像转化为视觉直方图；/n将所述视觉直方图输入已构建的图像质量预测模型，得到所述待测图像的预测质量。/n

【技术特征摘要】
1.一种图像质量的预测方法，其特征在于，所述方法包括：
针对待测图像中的每个像素点，根据所述像素点与邻域内像素的相似性关系，构建所述像素点的相似关系值；
对所有像素点的相似关系值进行聚类，得到若干子区域以及每个子区域对应的几何中心值；
根据所述待测图像中每个像素点的亮度对比度、相似关系值以及每个子区域对应的几何中心值，将所述待测图像转化为视觉直方图；
将所述视觉直方图输入已构建的图像质量预测模型，得到所述待测图像的预测质量。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述针对待测图像中的每个像素点，根据所述像素点与邻域内像素的相似性关系，构建所述像素点的相似关系值之前，所述方法还包括：
针对待测图像中的每个像素点，根据所述像素点在水平方向的亮度变化和垂直方向的亮度变化，计算所述像素点的梯度方向；
根据所述像素点的梯度方向与邻域内像素的梯度方向之间的夹角，得到所述像素点与邻域内像素的相似性关系。


3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述像素点的梯度方向与邻域内像素的梯度方向之间的夹角，得到所述像素点与邻域内像素的相似性关系，包括：
若所述像素点的梯度方向与邻域内像素的梯度方向之间的夹角小于预设值，将所述像素点与邻域内像素的相似性关系标记为相似；
若所述像素点的梯度方向与邻域内像素的梯度方向之间的夹角大于等于预设值，将所述像素点与邻域内像素的相似性关系标记为不相似。


4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述针对待测图像中的每个像素点，根据所述像素点与邻域内像素的相似性关系，构建所述像素点的相似关系值，包括：
针对待测图像中的每个像素点，对所述像素点与邻域内像素的相似性关系进行二值化处理，得到所述像素点的相似关系值。


5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述根据所述待测图像中每个像素点的亮度对比度、相似关系值以及每个子区域对应的几何中心值，将所述待测图像转化为视觉直方图之前，所述方法还包括：
针对所述待测...

【专利技术属性】
技术研发人员：王扬斌，张鹿鸣，王泽鹏，
申请(专利权)人：杭州阜博科技有限公司，
类型：发明
国别省市：浙江;33