本发明专利技术提供一种图像质量评估方法、装置、终端及计算机可读存储介质，图像质量评估方法包括：对待评价图像进行对比度调整处理，得到图像序列，图像序列包括多张对比度不同的预处理图像；分别提取多张预处理图像的特征信息；基于多张预处理图像对应的特征信息的差异，确定待评价图像的质量评估值。本申请通过对待评价图像进行对比度调整处理，以得到多张对比度不同的预处理图像，通过提取多张预处理图像的特征信息，根据多张与处理图像的特征信息之间的差异，衡量图像序列的离散程度，进而对待评价图像的质量进行评分，使待评价图像的质量能够量化，进而可以达到有效区分对比度失真图像的质量的目的，同时还可以提升可适用场景的范围。围。围。
【技术实现步骤摘要】
图像质量评估方法、装置、终端及计算机可读存储介质
[0001]本专利技术涉及图像质量评估
，特别是涉及一种图像质量评估方法、装置、终端及计算机可读存储介质。
技术介绍
[0002]图像的对比度失真是一种极为常见的图像失真类型，它能够明显影响人眼或计算机对于对比度失真图像中有效信息的获取。同时随着现代技术的不断发展，图像数据正呈现出指数级的增长趋势，其中包含了较多的对比度失真图像。因此为了能够有效区分对比度失真图像的质量，筛选出能够有效获取信息的高质量图像，需要对比度图像质量评估方法为人眼或计算机提供有效参考。
技术实现思路
[0003]本专利技术主要解决的技术问题是提供图像质量评估方法、装置、终端及计算机可读存储介质，解决现有技术中对于对比度失真图像的质量无法有效区分的问题。
[0004]为解决上述技术问题，本专利技术采用的第一个技术方案是：提供一种图像质量评估方法，图像质量评估方法包括：对待评价图像进行对比度调整处理，得到图像序列，图像序列包括多张对比度不同的预处理图像；分别提取多张预处理图像的特征信息；基于多张预处理图像对应的特征信息的差异，确定待评价图像的质量评估值。
[0005]其中，对待评价图像进行对比度调整处理，得到图像序列，包括：通过遍历待评价图像中的所有像素，得到原始直方图信息；根据原始直方图信息确定待评价图像的像素个数范围；其中，像素个数范围为最小像素个数到最大像素个数；根据预设值在像素个数范围内提取多个像素个数，得到像素个数阈值；根据各个像素个数阈值分别预处理原始直方图信息，确定像素个数阈值对应的预处理直方图信息；对预处理直方图信息进行均衡化处理，得到预处理图像。
[0006]其中，根据各个像素个数阈值分别预处理原始直方图信息，确定像素个数阈值对应的预处理直方图信息，包括：获取像素个数阈值；将原始直方图信息中各灰度级在像素个数阈值与最大像素个数之间的像素个数分配到像素个数阈值与最小像素个数之间，得到预处理直方图信息。
[0007]其中，特征信息包括灰度动态范围、信息熵和亮度中的至少一种；分别提取多张预处理图像的特征信息，包括：统计各预处理图像的灰度级对应的像素个数，得到预处理图像对应的像素分布信息；根据像素分布信息中预处理图像的最大有效灰度级和最小有效灰度级，确定对应的预处理图像的灰度动态范围；基于多张预处理图像对应的特征信息的差异，确定待评价图像的质量评估值，包括：根据多张预处理图像分别对应的灰度动态范围，确定对应的待评价图像的灰度动态范围方差。
[0008]其中，分别提取多张预处理图像的特征信息，还包括：根据像素分布信息确定预处理图像中各灰度级对应的像素个数的概率密度；根据各灰度级分别对应的像素个数的概率
密度，确定预处理图像的信息熵；基于多张预处理图像对应的特征信息的差异，确定待评价图像的质量评估值，还包括：根据多张预设图像分别对应的信息熵，确定对应的待评价图像的信息熵方差。
[0009]其中，分别提取多张预处理图像的特征信息，还包括：根据像素分布信息确定预处理图像中各灰度级、灰度级对应的像素个数以及总像素个数，确定预处理图像的亮度；基于多张预处理图像对应的特征信息的差异，确定待评价图像的质量评估值，还包括：根据多张预设图像分别对应的亮度，确定待评价图像的亮度方差。
[0010]其中，基于多张预处理图像对应的特征信息的差异，确定待评价图像的质量评估值，还包括：根据待评价图像的灰度动态范围方差、信息熵方差和亮度方差中的至少一种，确定待评价图像的质量评估值。
[0011]为解决上述技术问题，本专利技术采用的第二个技术方案是：提供一种图像质量评估装置，图像质量评估装置包括：对比度调节模块，用于对待评价图像进行对比度调整处理，得到图像序列，图像序列包括多张对比度不同的预处理图像；特征提取模块，用于分别提取多张预处理图像的特征信息；评估模块，用于基于多张预处理图像对应的特征信息的差异，确定待评价图像的质量评估值。
[0012]为解决上述技术问题，本专利技术采用的第三个技术方案是：提供一种终端，该终端包括存储器、处理器以及存储于存储器中并在处理器上运行的计算机程序，处理器用于执行程序数据以实现上述图像质量评估方法中的步骤。
[0013]为解决上述技术问题，本专利技术采用的第四个技术方案是：提供一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述图像质量评估方法中的步骤。
[0014]本专利技术的有益效果是：区别于现有技术的情况，提供的一种图像质量评估方法、装置、终端及计算机可读存储介质，图像质量评估方法包括：对待评价图像进行对比度调整处理，得到图像序列，图像序列包括多张对比度不同的预处理图像；分别提取多张预处理图像的特征信息；基于多张预处理图像对应的特征信息的差异，确定待评价图像的质量评估值。本申请通过对待评价图像进行对比度调整处理，以得到多张对比度不同的预处理图像，通过提取多张预处理图像的特征信息，根据多张与处理图像的特征信息之间的差异，衡量图像序列的离散程度，进而对待评价图像的质量进行评分，使待评价图像的质量能够量化，进而可以达到有效区分对比度失真图像的质量的目的，同时还可以提升可适用场景的范围。
附图说明
[0015]为了更清楚地说明本专利技术实施例中的技术方案，下面将对实施例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它的附图。
[0016]图1是本专利技术提供的图像质量评估方法的流程示意图；
[0017]图2是本专利技术提供的图像质量评估方法一具体实施例的流程示意图；
[0018]图3是本专利技术提供的图像质量评估装置的示意框图；
[0019]图4是本专利技术提供的终端一实施方式的示意框图；
[0020]图5是本专利技术提供的计算机可读存储介质一实施方式的示意框图。
具体实施方式
[0021]下面结合说明书附图，对本申请实施例的方案进行详细说明。
[0022]以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定系统结构、接口、技术之类的具体细节，以便透彻理解本申请。
[0023]本文中术语“和/或”，仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。另外，本文中字符“/”，一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。此外，本文中的“多”表示两个或者多于两个。
[0024]为使本领域的技术人员更好地理解本专利技术的技术方案，下面结合附图和具体实施方式对本专利技术所提供的一种图像质量评估方法做进一步详细描述。
[0025]请参阅图1，图1是本专利技术提供的图像质量评估方法的流程示意图。本实施例中提供一种图像质量评估方法，该图像质量评估方法包括如下步骤。
[0026]S11：对待评价图像进行对比度调整处理，得到图像序列。...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种图像质量评估方法，其特征在于，所述图像质量评估方法包括：对待评价图像进行对比度调整处理，得到图像序列，所述图像序列包括多张对比度不同的预处理图像；分别提取多张所述预处理图像的特征信息；基于所述多张预处理图像对应的所述特征信息的差异，确定所述待评价图像的质量评估值。2.根据权利要求1所述的图像质量评估方法，其特征在于，所述对待评价图像进行对比度调整处理，得到图像序列，包括：通过遍历待评价图像中的所有像素，得到原始直方图信息；根据所述原始直方图信息确定所述待评价图像的像素个数范围；其中，所述像素个数范围为最小像素个数到最大像素个数；根据预设值在所述像素个数范围内提取多个像素个数，得到像素个数阈值；根据各个所述像素个数阈值分别预处理所述原始直方图信息，确定所述像素个数阈值对应的预处理直方图信息；对所述预处理直方图信息进行均衡化处理，得到所述预处理图像。3.根据权利要求2所述的图像质量评估方法，其特征在于，所述根据各个所述像素个数阈值分别预处理所述原始直方图信息，确定所述像素个数阈值对应的预处理直方图信息，包括：获取所述像素个数阈值；将所述原始直方图信息中各灰度级在所述像素个数阈值与所述最大像素个数之间的所述像素个数分配到所述像素个数阈值与所述最小像素个数之间，得到所述预处理直方图信息。4.根据权利要求1所述的图像质量评估方法，其特征在于，所述特征信息包括灰度动态范围、信息熵和亮度中的至少一种；所述分别提取多张所述预处理图像的特征信息，包括：统计各所述预处理图像的灰度级对应的像素个数，得到所述预处理图像对应的像素分布信息；根据所述像素分布信息中所述预处理图像的最大有效灰度级和最小有效灰度级，确定对应的所述预处理图像的灰度动态范围；所述基于所述多张预处理图像对应的所述特征信息的差异，确定所述待评价图像的质量评估值，包括：根据所述多张预处理图像分别对应的所述灰度动态范围，确定对应的所述待评价图像的灰度动态范围方差。5.根据权利要求4所述的图像质量评估方法，其特征在于，所述分别提取多张所述预处理图...
【专利技术属性】
技术研发人员：朱益铭，唐邦杰，潘华东，殷俊，
申请(专利权)人：浙江大华技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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