本公开提出一种图像质量的评价方法、装置、计算机设备及存储介质，涉及图像处理技术领域。该方法包括：获取待评价的压缩图像及对应的原图像；确定压缩图像与原图像中感兴趣区域与非感兴趣区域间的语义权重比；根据语义权重比、感兴趣区域的面积及非感兴趣区域的面积，确定压缩图像与原图像间的均方误差；根据均方误差，确定压缩图像与原图像间的峰值信噪比。由此，使获取的峰值信噪比，不仅可以从客观上反映压缩图像的质量，而且可以跟人眼对压缩图像质量的主观感受保持一致，评价结果更准确、更全面。更全面。更全面。
【技术实现步骤摘要】
图像质量的评价方法、装置、电子设备及存储介质
[0001]本公开涉及图像处理
，尤其涉及一种图像质量的评价方法、装置、电子设备及存储介质。
技术介绍
[0002]图像质量的评价是图像处理领域内一项很有意义的研究课题。图像质量评价分为主观图像质量评价方法和客观图像质量评价方法。相比主观图像质量评价方法来说，客观图像质量评价方法更准确、应用更广泛。但是客观图像质量评价方法不能很好地与人的主观感受保持一致。因此，如何获取更贴合人眼主观的图像质量评价指标是亟需解决的问题。
技术实现思路
[0003]本公开旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。
[0004]本公开第一方面实施例提出了一种图像质量的评价方法，包括：
[0005]获取待评价的压缩图像及对应的原图像；
[0006]确定所述压缩图像与所述原图像中感兴趣区域与非感兴趣区域间的语义权重比，其中，所述语义权重比为大于1的数；
[0007]根据所述语义权重比、所述感兴趣区域的面积及所述非感兴趣区域的面积，确定所述压缩图像与所述原图像间的均方误差；
[0008]根据所述均方误差，确定所述压缩图像与所述原图像间的峰值信噪比。
[0009]可选的，所述确定所述压缩图像与所述原图像中感兴趣区域与非感兴趣区域间的语义权重比，包括：
[0010]确定所述原图像对应的第一纹理复杂度、及所述原图像中感兴趣区域对应的第二纹理复杂度；
[0011]根据所述第一纹理复杂度及所述第二纹理复杂度，确定所述感兴趣区域与非感兴趣区域间的语义权重比。
[0012]可选的，所述确定所述压缩图像与所述原图像中感兴趣区域与非感兴趣区域间的语义权重比，包括：
[0013]根据所述原图像中包含的内容，确定所述原图像所属的目标类型；
[0014]根据预设的各类型图像与语义权重比的映射关系，确定所述目标类型对应的语义权重比。
[0015]可选的，所述根据所述语义权重比、所述感兴趣区域的面积及所述非感兴趣区域的面积，确定所述压缩图像与所述原图像间的均方误差，包括：
[0016]确定所述压缩图像与所述原图像中感兴趣区域与非感兴趣区域分别对应的均方误差；
[0017]基于所述感兴趣区域与非感兴趣区域分别对应的均方误差，对所述语义权重比进行修正，以获取修正后的权重比；
[0018]根据所述修正后的权重比、所述感兴趣区域的面积及所述非感兴趣区域的面积，确定所述压缩图像与所述原图像间的均方误差。
[0019]可选的，在所述确定所述压缩图像与所述原图像中感兴趣区域与非感兴趣区域间的语义权重比之后，还包括：
[0020]确定所述感兴趣区域对应的第一结构相似性及所述非感兴趣区域对应的第二结构相似性；
[0021]根据所述感兴趣区域与非感兴趣区域间的语义权重比、所述第一结构相似性及所述第二结构相似性，确定所述压缩图像与所述原图像间的结构相似性。
[0022]可选的，在所述确定所述压缩图像与所述原图像中感兴趣区域与非感兴趣区域间的语义权重比之前，还包括：
[0023]对所述原图像进行识别，以确定所述原图像中感兴趣区域及非感兴趣区域分别对应的位置信息；
[0024]根据所述原图像中感兴趣区域及非感兴趣区域分别对应的位置信息，确定所述压缩图像中的感兴趣区域及非感兴趣区域。
[0025]本公开第二方面实施例提出了一种图像质量的评价装置，包括：
[0026]第一获取模块，用于获取待评价的压缩图像及对应的原图像；
[0027]第一确定模块，用于确定所述压缩图像与所述原图像中感兴趣区域与非感兴趣区域间的语义权重比，其中，所述语义权重比为大于1的数；
[0028]第二确定模块，用于根据所述语义权重比、所述感兴趣区域的面积及所述非感兴趣区域的面积，确定所述压缩图像与所述原图像间的均方误差；
[0029]第三确定模块，用于根据所述均方误差，确定所述压缩图像与所述原图像间的峰值信噪比。
[0030]可选的，所述第一确定模块，具体用于：
[0031]确定所述原图像对应的第一纹理复杂度、及所述原图像中感兴趣区域对应的第二纹理复杂度；
[0032]根据所述第一纹理复杂度及所述第二纹理复杂度，确定所述感兴趣区域与非感兴趣区域间的语义权重比。
[0033]可选的，所述第一确定模块，具体用于：
[0034]根据所述原图像中包含的内容，确定所述原图像所属的目标类型；
[0035]根据预设的各类型图像与语义权重比的映射关系，确定所述目标类型对应的语义权重比。
[0036]可选的，所述第二确定模块，具体用于：
[0037]确定所述压缩图像与所述原图像中感兴趣区域与非感兴趣区域分别对应的均方误差；
[0038]基于所述感兴趣区域与非感兴趣区域分别对应的均方误差，对所述语义权重比进行修正，以获取修正后的权重比；
[0039]根据所述修正后的权重比、所述感兴趣区域的面积及所述非感兴趣区域的面积，确定所述压缩图像与所述原图像间的均方误差。
[0040]可选的，还包括第四确定模块，具体用于：
[0041]确定所述感兴趣区域对应的第一结构相似性及所述非感兴趣区域对应的第二结构相似性；
[0042]根据所述感兴趣区域与非感兴趣区域间的语义权重比、所述第一结构相似性及所述第二结构相似性，确定所述压缩图像与所述原图像间的结构相似性。
[0043]可选的，所述第一确定模块，还用于：
[0044]对所述原图像进行识别，以确定所述原图像中感兴趣区域及非感兴趣区域分别对应的位置信息；
[0045]根据所述原图像中感兴趣区域及非感兴趣区域分别对应的位置信息，确定所述压缩图像中的感兴趣区域及非感兴趣区域。
[0046]本公开第三方面实施例提出了一种电子设备，包括：存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时，实现如本公开第一方面实施例提出的图像质量的评价方法。
[0047]本公开第四方面实施例提出了一种非临时性计算机可读存储介质，存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如本公开第一方面实施例提出的图像质量的评价方法。
[0048]本公开第五方面实施例提出了一种计算机程序产品，当所述计算机程序产品中的指令处理器执行时，执行本公开第一方面实施例提出的图像质量的评价方法。
[0049]本公开提供的图像质量的评价方法、装置、电子设备及存储介质，存在如下有益效果：
[0050]本公开实施例中，首先获取待评价的压缩图像及对应的原图像，之后确定压缩图像与原图像中感兴趣区域与非感兴趣区域间的语义权重比，再根据语义权重比、感兴趣区域的面积及非感兴趣区域的面积，确定压缩图像与原图像间的均方误差，最后根据均方误差，确定压缩图像与原图像间的峰值信噪比。由此，通过为图像中的感兴趣区域和非感兴趣区域分别分配不同的语本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种图像质量的评价方法，其特征在于，包括：获取待评价的压缩图像及对应的原图像；确定所述压缩图像与所述原图像中感兴趣区域与非感兴趣区域间的语义权重比，其中，所述语义权重比为大于1的数；根据所述语义权重比、所述感兴趣区域的面积及所述非感兴趣区域的面积，确定所述压缩图像与所述原图像间的均方误差；根据所述均方误差，确定所述压缩图像与所述原图像间的峰值信噪比。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定所述压缩图像与所述原图像中感兴趣区域与非感兴趣区域间的语义权重比，包括：确定所述原图像对应的第一纹理复杂度、及所述原图像中感兴趣区域对应的第二纹理复杂度；根据所述第一纹理复杂度及所述第二纹理复杂度，确定所述感兴趣区域与非感兴趣区域间的语义权重比。3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定所述压缩图像与所述原图像中感兴趣区域与非感兴趣区域间的语义权重比，包括：根据所述原图像中包含的内容，确定所述原图像所属的目标类型；根据预设的各类型图像与语义权重比的映射关系，确定所述目标类型对应的语义权重比。4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述语义权重比、所述感兴趣区域的面积及所述非感兴趣区域的面积，确定所述压缩图像与所述原图像间的均方误差，包括：确定所述压缩图像与所述原图像中感兴趣区域与非感兴趣区域分别对应的均方误差；基于所述感兴趣区域与非感兴趣区域分别对应的均方误差，对所述语义权重比进行修正，以获取修正后的权重比；根据所述修正后的权重比、所述感兴趣区域的面积及所述非感兴趣区域的面积，确定所述压缩图像与所述原图像间的均方误差。5.如权利要求1
‑
4任一所述的方法，其特征在于，在所述确定所述压缩图像与所述原图像中感兴趣区域与非感兴趣区域间的语义权重比之后，还包括：确...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈莹，张文杰，
申请(专利权)人：北京猿力未来科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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