图像质量检测方法、装置、电子设备和存储介质制造方法及图纸

本申请公开了一种图像质量检测方法、装置、电子设备和存储介质，该图像质量检测方法包括：对获取的目标图像进行局部秩变换，得到局部秩图像；根据所述局部秩图像，获得局部秩特征；根据所述局部秩特征以及预先训练得到的图像质量检测模型，得到所述目标图像的质量分值；根据所述质量分值，确定所述目标图像的质量。本申请实施例的技术方案对于图像中的模糊度和噪声水平有很精准的预测，提高了图像质量检测效果。

Image quality detection method, device, electronic equipment and storage medium

【技术实现步骤摘要】
图像质量检测方法、装置、电子设备和存储介质
本申请涉及图像处理
，具体涉及一种图像质量检测方法、装置、电子设备和存储介质。
技术介绍
随着电子设备的发展，尤其是智能摄像机的发展，图像数据量呈现爆炸式的增长。在众多的图像数据中如何高效的利用图像数据做处理是关键，比如，在测试拍照效果时，由于人眼判断主观性较大，不能很好的反应图像的实际质量。在选取照片时，如果人工的在海量的数据中选择合适质量的图像，不仅会造成巨大的人力资源，而且受人为因素影响，并不能保证挑选的所有图像都是合适的。因此，需要一种客观的、评价结果更加精准的图像质量检测评价方案。
技术实现思路
鉴于上述问题，提出了本申请以便提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的一种图像质量检测方法、装置、电子设备和存储介质。依据本申请的一个方面，提供了一种图像质量检测方法，该图像质量检测方法包括：对获取的目标图像进行局部秩变换，得到局部秩图像；根据所述局部秩图像，获得局部秩特征；根据所述局部秩特征以及预先训练得到的图像质量检测模型，得到所本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种图像质量检测方法，其特征在于，该图像质量检测方法包括：/n对获取的目标图像进行局部秩变换，得到局部秩图像；/n根据所述局部秩图像，获得局部秩特征；/n根据所述局部秩特征以及预先训练得到的图像质量检测模型，得到所述目标图像的质量分值；/n根据所述质量分值，确定所述目标图像的质量。/n

【技术特征摘要】
1.一种图像质量检测方法，其特征在于，该图像质量检测方法包括：
对获取的目标图像进行局部秩变换，得到局部秩图像；
根据所述局部秩图像，获得局部秩特征；
根据所述局部秩特征以及预先训练得到的图像质量检测模型，得到所述目标图像的质量分值；
根据所述质量分值，确定所述目标图像的质量。


2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述局部秩图像，获得局部秩特征包括：
根据所述局部秩图像中各图像块的直方图，获得所述目标图像的局部局部秩特征；
或者，根据所述局部秩图像的全局标准差，获得所述目标图像的全局局部秩特征；
或者，根据所述局部秩图像中各图像块的直方图获得所述目标图像的局部局部秩特征，并根据所述局部秩图像的全局标准差获得所述目标图像的全局局部秩特征。


3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述局部秩图像中各图像块的直方图，获得所述目标图像的局部局部秩特征包括：
对所述局部秩图像进行图像分块，得到各图像块；
计算各所述图像块的归一化直方图，根据各所述图像块的归一化直方图得到各所述图像块的局部局部秩特征；
由所有所述图像块的局部局部秩特征，得到所述目标图像的局部局部秩特征。


4.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述局部秩图像的全局标准差，获得所述目标图像的全局局部秩特征包括：
根据所述局部秩图像中像素点的灰度值，计算所述局部秩图像的全局标准差；
根据所述全局标准差的自然对数，获得所述目标图像的全局局部秩特征。


5.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述局部秩特征以及预先训练得到的图像质量检测模型，得到所述目标图像的质量分值包括：
根据所述目标图像的所述局部局部秩特征以及所述全局局部秩特征，得到所述目标图像的特征向量；
根据所述特征向量与参数向量的内积，得到所述目标图像的质量分值；其中，所述参数向量通过预先训练图像质量检测模型得到。


6.如权利要求3所述的方法，其特征在于...

【专利技术属性】
技术研发人员：胡伦庭，
申请(专利权)人：成都中科创达软件有限公司，
类型：发明
国别省市：四川;51