一种成像质量评价方法、装置及设备制造方法及图纸

本发明专利技术实施例提供了一种成像质量评价方法、装置及设备，方法包括：通过对图像中的定位区域进行识别，得到拍摄对象的置信度；将定位区域输入至预先训练得到的质量分类模型中，得到质量分类结果；基于拍摄对象的置信度及质量分类结果，计算待评价图像的质量评分；第一方面，自动计算图像的质量评分，实现了自动评价图像的成像质量，节省了人力；第二方面，结合考虑置信度和质量分类结果两方面因素进行质量评分，得到的评分结果准确度更高。

An imaging quality evaluation method, device and equipment

【技术实现步骤摘要】
一种成像质量评价方法、装置及设备
本专利技术涉及图像处理
，特别是涉及一种成像质量评价方法、装置及设备。
技术介绍
一些场景中，通常需要收集成像质量较高的图像。比如，收集一些成像质量较高的车牌图像，以便于后续进行车牌识别；收集一些成像质量较高的人脸图像，以便于后续进行人脸识别；等等。这就需要对图像进行成像质量评价。现有方案中，通常提取图像的频率特征、颜色特征、灰度投影特征等等，通过对这些特征进行分析，得到图像的质量评价结果。这种方案中，需要人工选择所要提取的特征、并且人工进行特征提取，耗费大量人力。
技术实现思路
本专利技术实施例的目的在于提供一种成像质量评价方法、装置及设备，以实现自动评价图像的成像质量，节省人力。为达到上述目的，本专利技术实施例提供了一种成像质量评价方法，包括：获取待评价图像；在所述待评价图像中，定位拍摄对象所在的区域；通过对所定位的区域进行识别，得到所述拍摄对象的置信度；将所定位的区域输入至预先训练得到的质量分类模型中，得到质量分类结果；基于所述拍摄对象的置信度及所述质量分类结果，计算所述待评价图像的质量评分。可选的，所述在所述待评价图像中，定位拍摄对象所在的区域之后，还包括：对所定位的区域进行扩展，得到扩展后的区域；所述通过对所定位的区域进行识别，得到所述拍摄对象的置信度，包括：通过对所述扩展后的区域进行识别，得到所述拍摄对象的置信度；所述将所定位的区域输入至预先训练得到的质量分类模型中，得到质量分类结果，包括：将所述扩展后的区域输入至预先训练得到的质量分类模型中，得到质量分类结果。可选的，在所述通过对所定位的区域进行识别，得到所述拍摄对象的置信度之后，还包括：判断得到的置信度是否大于预设阈值；如果大于，执行所述将所定位的区域输入至预先训练得到的质量分类模型中，得到质量分类结果的步骤。可选的，所述基于所述拍摄对象的置信度及所述质量分类结果，计算所述待评价图像的质量评分，包括：在所述拍摄对象的置信度的基础上，增加利用所述质量分类结果得到的调整值，得到所述待评价图像的质量评分。可选的，所述质量分类结果包括：清晰及清晰的置信度，或者模糊及模糊的置信度；所述在所述拍摄对象的置信度的基础上，增加利用所述质量分类结果得到的调整值，得到所述待评价图像的质量评分，包括：利用如下算式，计算所述待评价图像的质量评分：Q＝Q0+α*C*(Cred-X)；其中，Q表示所述待评价图像的质量评分，Q0表示所述拍摄对象的置信度，α表示预设权重系数，C表示清晰或者模糊的分类结果，Cred表示分类结果的置信度，X表示预设值；α*C*(Cred-X)表示利用所述质量分类结果得到的调整值。可选的，所述待评价图像为待评价车牌图像；所述在所述待评价图像中，定位拍摄对象所在的区域，包括：在所述待评价车牌图像中，定位车牌区域；所述通过对所定位的区域进行识别，得到所述拍摄对象的置信度，包括：通过对所述车牌区域进行识别，得到车牌字符串及其置信度。为达到上述目的，本专利技术实施例还提供了一种成像质量评价装置，包括：获取模块，用于获取待评价图像；定位模块，用于在所述待评价图像中，定位拍摄对象所在的区域；识别模块，用于通过对所定位的区域进行识别，得到所述拍摄对象的置信度；分类模块，用于将所定位的区域输入至预先训练得到的质量分类模型中，得到质量分类结果；计算模块，用于基于所述拍摄对象的置信度及所述质量分类结果，计算所述待评价图像的质量评分。可选的，所述装置还包括：扩展模块，用于对所定位的区域进行扩展，得到扩展后的区域；所述识别模块，具体用于：通过对所述扩展后的区域进行识别，得到所述拍摄对象的置信度；所述分类模块，具体用于：将所述扩展后的区域输入至预先训练得到的质量分类模型中，得到质量分类结果。可选的，所述装置还包括：判断模块，用于判断得到的置信度是否大于预设阈值；如果大于，触发所述分类模块。可选的，所述计算模块，具体用于：在所述拍摄对象的置信度的基础上，增加利用所述质量分类结果得到的调整值，得到所述待评价图像的质量评分。可选的，所述质量分类结果包括：清晰及清晰的置信度，或者模糊及模糊的置信度；所述计算模块，具体用于：利用如下算式，计算所述待评价图像的质量评分：Q＝Q0+α*C*(Cred-X)；其中，Q表示所述待评价图像的质量评分，Q0表示所述拍摄对象的置信度，α表示预设权重系数，C表示清晰或者模糊的分类结果，Cred表示分类结果的置信度，X表示预设值；α*C*(Cred-X)表示利用所述质量分类结果得到的调整值。可选的，所述待评价图像为待评价车牌图像；所述定位模块，具体用于：在所述待评价车牌图像中，定位车牌区域；所述识别模块，具体用于：通过对所述车牌区域进行识别，得到车牌字符串及其置信度。为达到上述目的，本专利技术实施例还提供了一种电子设备，包括处理器和存储器；存储器，用于存放计算机程序；处理器，用于执行存储器上所存放的程序时，实现上述任一种成像质量评价方法。为达到上述目的，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内存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述任一种成像质量评价方法。应用本专利技术实施例，第一方面，自动计算图像的质量评分，实现了自动评价图像的成像质量，节省了人力；第二方面，结合考虑置信度和质量分类结果两方面因素进行质量评分，得到的评分结果准确度更高。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为本专利技术实施例提供的一种评分流程示意图；图2为本专利技术实施例提供的成像质量评价方法的第二种流程示意图；图3为本专利技术实施例提供的成像质量评价方法的第三种流程示意图；图4为本专利技术实施例提供的一种成像质量评价装置的结构示意图；图5为本专利技术实施例提供的一种电子设备的结构示意图。具体实施方式下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。本专利技术实施例的术语解释如下：置信度：模型或算法输出结果的可靠程度。质量评分：图像的质量分数，质量越好评分越高。车牌检测/定位：检测图像中车牌所在位置，并确定车牌四本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种成像质量评价方法，其特征在于，包括：/n获取待评价图像；/n在所述待评价图像中，定位拍摄对象所在的区域；/n通过对所定位的区域进行识别，得到所述拍摄对象的置信度；/n将所定位的区域输入至预先训练得到的质量分类模型中，得到质量分类结果；/n基于所述拍摄对象的置信度及所述质量分类结果，计算所述待评价图像的质量评分。/n

【技术特征摘要】
1.一种成像质量评价方法，其特征在于，包括：
获取待评价图像；
在所述待评价图像中，定位拍摄对象所在的区域；
通过对所定位的区域进行识别，得到所述拍摄对象的置信度；
将所定位的区域输入至预先训练得到的质量分类模型中，得到质量分类结果；
基于所述拍摄对象的置信度及所述质量分类结果，计算所述待评价图像的质量评分。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述在所述待评价图像中，定位拍摄对象所在的区域之后，还包括：
对所定位的区域进行扩展，得到扩展后的区域；
所述通过对所定位的区域进行识别，得到所述拍摄对象的置信度，包括：
通过对所述扩展后的区域进行识别，得到所述拍摄对象的置信度；
所述将所定位的区域输入至预先训练得到的质量分类模型中，得到质量分类结果，包括：
将所述扩展后的区域输入至预先训练得到的质量分类模型中，得到质量分类结果。


3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述通过对所定位的区域进行识别，得到所述拍摄对象的置信度之后，还包括：
判断得到的置信度是否大于预设阈值；
如果大于，执行所述将所定位的区域输入至预先训练得到的质量分类模型中，得到质量分类结果的步骤。


4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述拍摄对象的置信度及所述质量分类结果，计算所述待评价图像的质量评分，包括：
在所述拍摄对象的置信度的基础上，增加利用所述质量分类结果得到的调整值，得到所述待评价图像的质量评分。


5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述质量分类结果包括：清晰及清晰的置信度，或者模糊及模糊的置信度；所述在所述拍摄对象的置信度的基础上，增加利用所述质量分类结果得到的调整值，得到所述待评价图像的质量评分，包括：
利用如下算式，计算所述待评价图像的质量评分：
Q＝Q0+α*C*(Cred-X)；
其中，Q表示所述待评价图像的质量评分，Q0表示所述拍摄对象的置信度，α表示预设权重系数，C表示清晰或者模糊的分类结果，Cred表示分类结果的置信度，X表示预设值；α*C*(Cred-X)表示利用所述质量分类结果得到的调整值。


6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述待评价图像为待评价车牌图像；所述在所述待评价图像中，定位拍摄对象所在的区域，包括：
在所述待评价车牌图像中，定位车牌区域；
所述通过对所定位的区域进行识别，得到所述拍摄对象的置信度，包括：
通过对所述车牌区域进行识别，得到车牌字符串及其置信度...

【专利技术属性】
技术研发人员：涂丛欢，
申请(专利权)人：杭州海康威视数字技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：浙江;33