一种图像质量评价方法、装置、电子设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种图像质量评价方法、装置、电子设备及存储介质，所述方法包括：识别待评价图像中的文字区域和图形区域，确定文字区域和图形区域的边缘对比度值和边缘宽度值；根据文字区域和图形区域中每个像素点的像素值，确定文字区域和图形区域包含的信息量；根据文字区域和图形区域的边缘对比度值、边缘宽度值及信息量，确定待评价图像的边缘对比度值和边缘宽度值；根据待评价图像中每个像素点的像素值及预设的算法，确定待评价图像梯度值，根据待评价图像和参考图像的梯度值，确定待评价图像和参考图像的梯度相似度；将待评价图像的边缘对比度值、边缘宽度值和梯度相似度输入预先训练完成的预测模型中，确定待评价图像的质量分数。

An image quality evaluation method, device, electronic equipment and storage medium

【技术实现步骤摘要】
一种图像质量评价方法、装置、电子设备及存储介质
本专利技术主要涉及图像处理
，尤其涉及一种图像质量评价方法、装置、电子设备及存储介质。
技术介绍
屏幕内容图像是由计算机生成的一种图像类型，主要包括自然图像、图形、图表等，通过服务器端的压缩之后传送给客户端。近几年，有关于屏幕内容图像的质量评价算法被提出，主要是根据屏幕内容图像的特征来针对屏幕内容图像质量进行评价，主要包括：第一种，全参考图像算法。Yang等人最先提出屏幕内容图像的算法研究，分析了当前屏幕内容图像研究的不可或缺性，建立了一个大型的屏幕内容图像数据库用于算法的实验测试，并提出了一个全参考图像算法。该算法首先将屏幕内容图像划分为文本区域与图形区域，然后基于结构相似性提取特征，最后通过权重量化为文本区域与图形区域的特征得到最后的质量分数。但是这种算法没有充分考虑图像的特征，不能达到很好的评价效果，因此使用受到限制。第二种，无参考图像算法。Gu提出了一个基于屏幕内容图像统计规律的无参考算法，依据人脑自由能与结构失真模型提取图像的13个特征，最后利用特征训练的方式得到算本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种图像质量评价方法，其特征在于，所述方法包括：/n识别待评价图像中的文字区域和图形区域，分别确定所述文字区域和图形区域的第一边缘对比度值和第一边缘宽度值；/n根据所述文字区域和图形区域中每个像素点的像素值，分别确定所述文字区域和图形区域包含的第一信息量；/n根据所述文字区域和图形区域的第一边缘对比度值、第一边缘宽度值、及第一信息量，确定待评价图像的第一边缘对比度值和第一边缘宽度值；/n根据所述待评价图像中每个像素点的像素值，及预设的算法，确定所述待评价图像梯度值，根据所述待评价图像和参考图像的梯度值，确定所述待评价图像和参考图像的第一梯度相似度；/n将所述待评价图像的第一边缘对比度值、第...

【技术特征摘要】
1.一种图像质量评价方法，其特征在于，所述方法包括：
识别待评价图像中的文字区域和图形区域，分别确定所述文字区域和图形区域的第一边缘对比度值和第一边缘宽度值；
根据所述文字区域和图形区域中每个像素点的像素值，分别确定所述文字区域和图形区域包含的第一信息量；
根据所述文字区域和图形区域的第一边缘对比度值、第一边缘宽度值、及第一信息量，确定待评价图像的第一边缘对比度值和第一边缘宽度值；
根据所述待评价图像中每个像素点的像素值，及预设的算法，确定所述待评价图像梯度值，根据所述待评价图像和参考图像的梯度值，确定所述待评价图像和参考图像的第一梯度相似度；
将所述待评价图像的第一边缘对比度值、第一边缘宽度值和第一梯度相似度输入预先训练完成的预测模型中，确定待评价图像的质量分数。


2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预测模型的训练过程包括：
针对每个样本图像，识别该样本图像中的文字区域和图形区域，分别确定所述文字区域和图形区域的第二边缘对比度值和第二边缘宽度值；根据所述文字区域和图形区域中每个像素点的像素值，分别确定所述文字区域和图形区域包含的第二信息量；根据所述文字区域和图形区域的第二边缘对比度值、第二边缘宽度值、及第二信息量，确定该样本图像的第二边缘对比度值和第二边缘宽度值；根据该样本图像中每个像素点的像素值，及预设的算法，确定该样本图像梯度值，根据该样本图像和参考图像的梯度值，确定该样本图像和参考图像的第二梯度相似度；
将每个样本图像的第二边缘对比度值、第二边缘宽度值、第二梯度相似度和差分主观值输入预测模型中；
根据所述每个样本图像的差分主观值和输出的每个样本图像的质量分数，对所述预测模型进行训练。


3.如权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述识别图像中的文字区域和图形区域包括：
按照预设的第一划分规则，将图像划分为多个图像块；针对每个图像块，根据该图像块中每个像素点的像素值，确定该图像块的像素值的方差；根据确定该图像块的像素值的方差，确定该图像块的信息量；将信息量大于预设的信息量阈值的图像块确定为文字块，将信息量小于预设的信息量阈值的图像块确定为图形块；将文字块覆盖的区域确定为文字区域，将图形块覆盖的区域确定为图形区域；
所述确定所述文字区域的边缘对比度值和边缘宽度值包括：
按照第二划分规则，将所述文字区域划分为多个第一文字块；针对每个第一文字块，根据该第一文字块中每个像素点的像素值，确定该第一文字块的像素值的方差；根据确定该第一文字块的像素值的方差，确定该第一文字块的信息量；并确定该第一文字块的边缘对比度值和边缘宽度值；根据每个第一文字块的信息量及边缘对比度，确定所述文字区域的边缘对比度值；根据每个第一文字块的信息量及边缘宽度值，确定所述文字区域的边缘宽度值。


4.如权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述确定所述图形区域的边缘对比度值和边缘宽度值包括：
按照第三划分规则，将所述图形区域划分为多个第一图形块；针对每个第一图形块，根据该第一图形块中每个像素点的像素值，确定该第一图形块的像素值的方差；根据确定该第一图形块的像素值的方差，确定该第一图形块的信息量；并确定该第一图形块的边缘对比度值和边缘宽度值；根据每个第一图形块的信息量及边缘对比度，确定所述图形区域的边缘对比度值；根据每个第一图形块的信息量及边缘宽度值，确定所述图形区域的边缘宽度值。


5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据每个第一块的信息量及边缘对比度值，确定区域的边缘对比度值包括：
采用以下公式，确定该区域的边缘对比度值：



其中，qC为第一块所在区域的边缘对比度值，为第i个第一块的信息量，Ci为第i个第一块的边缘对比度值，α为预设参数；
所述根据每个第一块的信息量及边缘宽度值，确定区域的边缘宽度值包括：
采用以下公式，确定该区域的边缘宽度值：



其中，qW为第一块所在区域的边缘宽度值，为第i个第一块的信息量，Wi为第i个第一块的边缘宽度值，α为预设参数...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄利萍，周晶，潘潇，
申请(专利权)人：中移杭州信息技术有限公司，中国移动通信集团有限公司，
类型：发明
国别省市：浙江;33