保持边界滤波算法的性能评价方法、智能终端及存储介质技术

本发明专利技术公开了一种保持边界滤波算法的性能评价方法、智能终端及存储介质，包括：获取输入图像，根据所述输入图像以及待评价保持边界滤波算法，确定输出图像；根据所述输入图像和所述输出图像，确定所述输出图像对应的全局相似性参数、显著边界相似性参数以及平滑度；根据所述全局相似性参数、所述显著边界相似性参数以及所述平滑度，确定所述待评价保持边界滤波算法的性能。本发明专利技术根据全局相似性参数、显著边界相似性参数以及平滑度对待评价保持边界滤波算法的性能进行评价，能够达到跟主观评价一样的结果，评价结果准确，不需要人为干预，计算速度快，可以适用于任意输入图像。可以适用于任意输入图像。可以适用于任意输入图像。

【技术实现步骤摘要】
保持边界滤波算法的性能评价方法、智能终端及存储介质


[0001]本专利技术涉及图像处理
，尤其涉及的是保持边界滤波算法的性能评价方法、智能终端及存储介质。

技术介绍

[0002]在数字图像处理领域很多的应用都要使用保持边界滤波算法以平滑图像，几十年来，各种保持边界滤波器层出不穷，几乎所有滤波器都有一些参数供用户配置。一般来说，非常有经验的人可以通过调整参数值，如果通过调整参数，发现滤波结果变好了，说明调整的参数是比较合适的；如果通过调整参数，发现滤波结果变差了，说明调整的参数是不合适的，经过多次尝试后获得保持边界滤波器参数的最优值。因此，要想为任意的保持边界滤波器配置最优的参数，评价保持边界滤波算法性能的方法显得尤为重要。
[0003]常用的评价保持边界滤波算法性能的方法包括客观评价指标和主观评价指标，但现有客观评价指标性能评价误差较大，而主观评价指标要求输入图像来自基准数据库且需要人为参与，导致计算速度慢。
[0004]因此，现有技术还有待改进和发展。

技术实现思路

[0005]本专利技术要解决的技术问题在于，针对现有技术的上述缺陷，提供一种保持边界滤波算法的性能评价方法、智能终端及存储介质，旨在解决现有评价保持边界滤波算法性能的方法评价误差较大，不适用于任意输入图像，计算速度慢的问题。
[0006]本专利技术解决问题所采用的技术方案如下：
[0007]第一方面，本专利技术实施例提供一种保持边界滤波算法的性能评价方法，其中，包括：
[0008]获取输入图像，根据所述输入图像以及待评价保持边界滤波算法，确定输出图像；
[0009]根据所述输入图像和所述输出图像，确定所述输出图像对应的全局相似性参数、显著边界相似性参数以及平滑度；
[0010]根据所述全局相似性参数、所述显著边界相似性参数以及所述平滑度，确定所述待评价保持边界滤波算法的性能。
[0011]所述的保持边界滤波算法的性能评价方法，其中，所述根据所述输入图像和所述输出图像，确定所述输出图像对应的全局相似性参数、显著边界相似性参数以及平滑度的步骤包括：
[0012]获取所述输入图像对应的像素点个数、所述输入图像中各像素点对应的第一像素值以及所述输出图像中各像素点对应的第二像素值；
[0013]根据所述像素点个数、所述第一像素值以及所述第二像素值，确定所述输出图像对应的全局相似性参数。
[0014]所述的保持边界滤波算法的性能评价方法，其中，所述获取所述输入图像对应的
像素点个数、所述输入图像中各像素点对应的第一像素值以及所述输出图像中各像素点对应的第二像素值的步骤之后还包括：
[0015]根据所述像素点个数和所述第二像素值，确定所述输出图像对应的平滑度。
[0016]所述的保持边界滤波算法的性能评价方法，其中，所述根据所述像素点个数和所述第二像素值，确定所述输出图像对应的平滑度的步骤包括：
[0017]根据所述第二像素值，确定所述输出图像中各像素点在x方向上的第一像素梯度以及所述输出图像中各像素点在y方向上的第二像素梯度；
[0018]根据所述像素点个数、所述第一像素梯度以及所述第二像素梯度，确定所述输出图像对应的平滑度。
[0019]所述的保持边界滤波算法的性能评价方法，其中，所述根据所述输入图像和所述输出图像，确定所述输出图像对应的全局相似性参数、显著边界相似性参数以及平滑度的步骤还包括：
[0020]根据所述输入图像和所述输出图像，确定所述输出图像对应的相似性得分；
[0021]根据所述相似性得分，确定所述输出图像对应的显著边界相似性参数。
[0022]所述的保持边界滤波算法的性能评价方法，其中，所述根据所述输入图像和所述输出图像，确定所述输出图像对应的相似性得分的步骤包括：
[0023]根据所述输入图像确定所述输入图像中各像素点对应的边界位置参数，以及根据所述输入图像和所述输出图像确定所述输出图像中各像素点对应的结构相似性参数；
[0024]根据所述边界位置参数和所述结构相似性参数，确定所述输出图像对应的相似性得分。
[0025]所述的保持边界滤波算法的性能评价方法，其中，所述根据所述输入图像和所述输出图像确定所述输出图像中各像素点对应的结构相似性参数的步骤包括：
[0026]获取所述输入图像中各像素点对应的第一图像块和所述输出图像中各像素点对应的第二图像块，根据所述第一图像块确定所述输入图像中各像素点对应的第一像素平均值和第一像素方差，以及根据所述第二图像块确定所述输出图像中各像素点对应的第二像素平均值和第二像素方差；
[0027]根据所述第一像素平均值、所述第一像素方差、所述第二像素平均值以及第二像素方差，确定所述输出图像中各像素点对应的结构相似性参数。
[0028]所述的保持边界滤波算法的性能评价方法，其中，所述根据所述全局相似性参数、所述显著边界相似性参数以及所述平滑度，确定所述待评价保持边界滤波算法的性能的步骤包括：
[0029]根据所述全局相似性参数、所述显著边界相似性参数以及所述平滑度，确定所述待评价保持边界滤波算法对应的评价指标；
[0030]根据所述评价指标，确定所述待评价保持边界滤波算法的性能。
[0031]第二方面，本专利技术实施例还提供一种保持边界滤波算法的性能评价装置，其中，所述装置包括：
[0032]图像获取模块，用于获取输入图像，根据所述输入图像以及待评价保持边界滤波算法，确定输出图像；
[0033]参数确定模块，用于根据所述输入图像和所述输出图像，确定所述输出图像对应
的全局相似性参数、显著边界相似性参数以及平滑度；
[0034]性能评价模块，用于根据所述全局相似性参数、所述显著边界相似性参数以及所述平滑度，确定所述待评价保持边界滤波算法的性能。
[0035]第三方面，本专利技术实施例提供一种智能终端，包括有存储器，以及一个或者一个以上的程序，其中一个或者一个以上程序存储于存储器中，且经配置以由一个或者一个以上处理器执行所述一个或者一个以上程序包含用于执行如上述任意一项所述的保持边界滤波算法的性能评价方法的步骤。
[0036]第四方面，本专利技术实施例提供一种计算机可读存储介质，当所述存储介质中的指令由电子设备的处理器执行时，使得电子设备能够执行如上述中任意一项所述的保持边界滤波算法的性能评价方法的步骤。
[0037]本专利技术的有益效果：本专利技术实施例首先获取输入图像，根据所述输入图像以及待评价保持边界滤波算法，确定输出图像，然后根据所述输入图像和所述输出图像，确定所述输出图像对应的全局相似性参数、显著边界相似性参数以及平滑度，最后根据所述全局相似性参数、所述显著边界相似性参数以及所述平滑度，确定所述待评价保持边界滤波算法的性能，因此，根据全局相似性参数、显著边界相似性参数以及平滑度对待评价保持边界滤波算法的性能进行评价，能够达到跟主观评价一样的结果，评价结果准确，不需要人为干预本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种保持边界滤波算法的性能评价方法，其特征在于，包括：获取输入图像，根据所述输入图像以及待评价保持边界滤波算法，确定输出图像；根据所述输入图像和所述输出图像，确定所述输出图像对应的全局相似性参数、显著边界相似性参数以及平滑度；根据所述全局相似性参数、所述显著边界相似性参数以及所述平滑度，确定所述待评价保持边界滤波算法的性能。2.根据权利要求1所述的保持边界滤波算法的性能评价方法，其特征在于，所述根据所述输入图像和所述输出图像，确定所述输出图像对应的全局相似性参数、显著边界相似性参数以及平滑度的步骤包括：获取所述输入图像对应的像素点个数、所述输入图像中各像素点对应的第一像素值以及所述输出图像中各像素点对应的第二像素值；根据所述像素点个数、所述第一像素值以及所述第二像素值，确定所述输出图像对应的全局相似性参数。3.根据权利要求2所述的保持边界滤波算法的性能评价方法，其特征在于，所述获取所述输入图像对应的像素点个数、所述输入图像中各像素点对应的第一像素值以及所述输出图像中各像素点对应的第二像素值的步骤之后还包括：根据所述像素点个数和所述第二像素值，确定所述输出图像对应的平滑度。4.根据权利要求3所述的保持边界滤波算法的性能评价方法，其特征在于，所述根据所述像素点个数和所述第二像素值，确定所述输出图像对应的平滑度的步骤包括：根据所述第二像素值，确定所述输出图像中各像素点在x方向上的第一像素梯度以及所述输出图像中各像素点在y方向上的第二像素梯度；根据所述像素点个数、所述第一像素梯度以及所述第二像素梯度，确定所述输出图像对应的平滑度。5.根据权利要求2所述的保持边界滤波算法的性能评价方法，其特征在于，所述根据所述输入图像和所述输出图像，确定所述输出图像对应的全局相似性参数、显著边界相似性参数以及平滑度的步骤还包括：根据所述输入图像和所述输出图像，确定所述输出图像对应的相似性得分；根据所述相似性得分，确定所述输出图像对应的显著边界相似性参数。6.根据权利要求5所述的保持边界滤波算法的性能评...

【专利技术属性】
技术研发人员：殷慧，李庆亮，穆效江，
申请(专利权)人：深圳信息职业技术学院，
类型：发明
国别省市：