一种图像质量评价方法、装置以及计算机可读存储介质制造方法及图纸

本申请涉及图像处理技术领域，公开了一种图像质量评价方法、装置以及计算机可读存储介质。所述方法包括：提取待处理图像的失真特征数据，以及提取所述待处理图像的内容特征数据；利用所述内容特征数据对所述失真特征数据进行修正；根据修正后的所述失真特征数据，确定所述待处理图像的质量评价结果。通过上述方法，利用从图像中提取到的内容特征数据对提取到的失真特征数据进行修正并根据修正后的失真特征数据确定图像的质量评价结果，能够在最大程度上抑制图像内容的不同对图像质量评价产生的负面影响，进而提高图像质量评价结果的准确性。准确性。准确性。

【技术实现步骤摘要】
一种图像质量评价方法、装置以及计算机可读存储介质


[0001]本申请涉及图像处理
，特别涉及一种图像质量评价方法、装置以及计算机可读存储介质。

技术介绍

[0002]图像作为视觉信息的来源，蕴含了大量的有价值信息。然而，图像在获取、存储、传输、显示等过程中不可避免地会引入一些干扰因素，如噪声、模糊、数据丢失等，这些都会造成图像质量的下降。图像质量评价(Image Quality Assessment,IQA)是图像处理中的基本技术之一，主要通过对图像进行特性分析研究，然后评估出图像优劣(图像失真程度)。图像质量评价在图像处理系统中，对于算法分析比较、系统性能评估等方面有着重要的作用。
[0003]现有的无参考图像质量评价方法，多根据人为生成的噪声图像进行特征提取，并且直接从失真图像中提取特征并进行处理，以此来实现对图像质量的评价。这类方法未考虑到现实生活中图像失真的复杂性，所提取的特征难以真实反映人眼视觉的失真效果，使得图像质量评价结果往往不够准确。

技术实现思路

[0004]本申请主要解决的技术问题是提供一种图像本文档来自技高网...

【技术保护点】

【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：提取待处理图像的失真特征数据，以及提取所述待处理图像的内容特征数据；利用所述内容特征数据对所述失真特征数据进行修正；根据修正后的所述失真特征数据，确定所述待处理图像的质量评价结果。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述提取待处理图像的失真特征数据，以及提取所述待处理图像的内容特征数据；利用所述内容特征数据对所述失真特征数据进行修正；根据修正后的所述失真特征数据，确定所述待处理图像的质量评价结果，包括：将所述待处理图像输入训练后的图像质量评价网络，获得所述图像质量评价网络输出的所述待处理图像的质量评价结果；其中，所述训练后的图像质量评价网络是利用训练图像集对所述图像质量评价网络进行训练得到的。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述图像质量评价网络包括失真特征提取模块、内容特征提取模块和质量分数确定模块；所述提取待处理图像的失真特征数据，包括：利用所述失真特征提取模块对待处理图像进行特征提取，得到尺度不同的多个第一特征；所述提取所述待处理图像的内容特征数据，包括：利用所述内容特征提取模块，对所述多个第一特征进行处理，得到各个第一特征对应的内容特征强度，并分别利用各个所述内容特征强度对对应的所述第一特征进行加权修正，得到与各个所述第一特征分别对应的第二特征。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述失真特征提取模块为卷积神经网络；所述方法还包括：对所述卷积神经网络的卷积核参数进行约束，以使所述卷积神经网络提取所述待处理图像的多个残差特征，所述多个残差特征的尺度不同。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述对所述卷积神经网络的卷积核参数进行约束，包括：基于公式(1)，对所述卷积神经网络第一层的卷积核参数进行约束，以使所述卷积核参数的和为0。S
‑
w
((m
‑
1)/2,(m
‑
1)/2)
＝
‑
w
((m
‑
1)/2,(m
‑
1)/2)
……
公式(1)；其中，w
(i,j)
为卷积核参数，S＝∑w
(i,...

【专利技术属性】
技术研发人员：李凯德，邵明，
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：