图像质量评价方法、电子设备及存储介质技术

本申请实施例涉及图像处理领域，公开了一种图像质量评价方法、电子设备及存储介质。方法包括：对散斑图进行前景识别，获取所述散斑图的前景区域；统计所述散斑图对应的深度图中，与所述前景区域对应的区域中空洞像素点的占比；根据所述占比对所述深度图的质量进行评价。本方案通过在基于空洞率对深度图进行质量评价时，只统计前景物对应的空洞率，使得空洞率的统计更加可靠、鲁棒，进而更真实的反应出深度的质量评价。深度的质量评价。深度的质量评价。

【技术实现步骤摘要】
图像质量评价方法、电子设备及存储介质


[0001]本申请实施例涉及图像处理领域，特别涉及一种图像质量评价方法、电子设备及存储介质。

技术介绍

[0002]结构光相机是一种通过发出主动红外光源来获得深度数据的相机，被广泛应用三维人脸识别领域中，且使用场景广泛，如：支付场景、门锁场景和轨交场景，在这些场景中，一般人作为图像的主体，其他的背景空旷，甚至于会超出相机本身的工作距离。而评价深度图的好坏或相机结构是否发生了形变，一个重要指标就是深度图的空洞率，常规的空洞率统计方法：分母是深度图的总像素个数，分子是深度图中深度值为0的像素个数。
[0003]然而，在实际使用中，用于生成深度图的散斑图在背景较多的情况下，深度恢复算法无法恢复出高质量的深度图，导致深度图中深度值为0的像素点个数增加，所计算的空洞率的误差增大，无法对深度图的质量进行真实的评价，会造成业务的误判。

技术实现思路

[0004]本申请实施例的目的在于提供一种图像质量评价方法、电子设备及存储介质，在基于空洞率对深度图进行质量评价时，只统计前景物对应的空洞率，使得空洞本文档来自技高网...

【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：对散斑图进行前景识别，获取所述散斑图的前景区域；统计所述散斑图对应的深度图中，与所述前景区域对应的区域中空洞像素点的占比；根据所述占比对所述深度图的质量进行评价。2.根据权利要求1所述的图像质量评价方法，其特征在于，所述对散斑图进行前景识别，获取所述散斑图的前景区域，包括：对所述散斑图进行过曝检测，确定非过曝像素点；针对每个所述非过曝像素点，以所述非过曝像素点为中心构建第一窗口；将预先构建的模板与所述第一窗口进行相似匹配，并将匹配结果大于相似阈值的所述非过曝像素点确定为所述前景区域中的像素点；其中，所述模板为预先设置的具有前景区域的反射率特征的图像块。3.根据权利要求2所述的图像质量评价方法，其特征在于，所述对所述散斑图进行过曝检测，确定非过曝像素点，包括：针对所述散斑图中灰度值为255的像素点，以该像素点为中心构建第二窗口；当所述第二窗口中像素点的灰度标准差小于第一阈值时，将所述该像素点确定为过曝像素点，并将所述散斑图中除所述过曝像素点以外的剩余像素点确定为所述非过曝像素点。4.根据权利要求2所述的图像质量评价方法，其特征在于，所述将预先构建的模板与所述第一窗口进行相似匹配，包括：采用如下公式计算所述模板与所述第一窗口的归一化平方差，并将得到的所述归一化平方差作为所述相似匹配的匹配结果：其中，R(x,y)为所述归一化平方差，(x,y)为所述散斑图中所述非过曝像素的坐标，(x',y')为所述模板中像素点的坐标，K(x',y')为(x',y')处像素点的灰度值，I(x+x',y+y')为(x+x',y+y')处像素点的灰度值。5.根据权利要求2所述的图像质量评价方法，其特征在于，构建所述模板的过程，包括：构建以中心像素点为中心且灰度值服从二维高斯分布的图像块作为所述模板；设置所述二维高斯分布对应的二维高...

【专利技术属性】
技术研发人员：王海彬，化雪诚，刘祺昌，李东洋，户磊，
申请(专利权)人：合肥的卢深视科技有限公司，
类型：发明
国别省市：