图像质量评估方法、装置、设备以及介质制造方法及图纸

本申请涉及计算机技术领域，提供了一种图像质量评估方法、装置、设备以及介质，该方法通过获取多个待评估图像，将每个待评估图像输入至通过多个一级图像质量的图像样本训练得到的质量表征提取模型，得到第一质量特征，之后根据第一质量特征确定每张待评估图像的质量评估值，再将质量评估值小于预设阈值的待评估图像确定为一级图像质量，或者，基于第一质量特征对质量评估值大于预设阈值的待评估图像进行聚类处理，并根据聚类结果将待评估图像划分为二级图像质量和三级图像质量。本申请利用质量表征提取模型提取待评估图像的质量特征确定质量评估值，利用质量评估值以及聚类方法进行图像质量分类，能够实现客观的图像质量评价以及图像质量分类。价以及图像质量分类。价以及图像质量分类。

【技术实现步骤摘要】
图像质量评估方法、装置、设备以及介质


[0001]本申请涉及计算机
，尤其涉及一种图像质量评估方法、装置、设备以及介质。

技术介绍

[0002]随着医学成像设备的不断发展以及新成像方法的不断涌现，医学图像正成为临床医学研究、诊断以及治疗的重要依据。由于低质量的医疗图像可能会影响医生和智能算法的诊断准确性，对医学图像进行质量评估则是临床应用的重要前提步骤之一。
[0003]例如，在临床诊断中被广泛应用的光学相干断层血管成像(Optical Coherence Tomography Angiography，OCTA)，通过运动对比成像技术来获取高分辨率的容积血流数据，生成血管造影图像。因其能够清晰地揭示重要的解剖结构，在准确诊断各种眼底相关疾病方面具有很大潜力。同样，通过OCTA生成的血管造影图像也存在诸如光照不足、模糊、低对比度等低质量问题。
[0004]因此，如何提供一种图像质量评估方法，实现客观的图像质量评价以及图像质量分类成为亟待解决的技术问题。

技术实现思路

[0005]本申请实施例的主要目的在于提出本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种图像质量评估方法，其特征在于，所述方法包括：获取多个待评估图像；将每个所述待评估图像输入至训练好的质量表征提取模型，得到每个所述待评估图像的第一质量特征，所述质量表征提取模型通过多个一级图像质量的图像样本训练得到；根据所述第一质量特征确定每张所述待评估图像的质量评估值，并基于所述质量评估值，执行以下至少之一的步骤：将所述质量评估值小于预设阈值的所述待评估图像确定为一级图像质量；基于所述第一质量特征对所述质量评估值大于预设阈值的所述待评估图像进行聚类处理，并根据聚类结果将所述质量评估值大于预设阈值的所述待评估图像划分为二级图像质量和三级图像质量。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述质量表征提取模型包括编码器以及多个解码器；所述将每个所述待评估图像输入至训练好的质量表征提取模型，得到每个所述待评估图像的第一质量特征，包括：针对每个所述待评估图像，将所述待评估图像输入至所述编码器，得到所述待评估图像在多个尺度下的第一图像特征信息；对每个尺度下的所述第一图像特征信息分别进行池化处理，得到多个第一特征向量；对每个尺度下的所述第一图像特征信息分别进行位置编码处理，得到多个第一条件向量；将每个尺度下的所述第一特征向量和所述第一条件向量分别输入至对应的所述解码器，得到所述待评估图像在多个尺度下的第一空间语义特征；对多个所述第一空间语义特征进行拼接处理，得到所述待评估图像的第一质量特征。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述质量表征提取模型的训练过程包括：获取训练样本集，所述训练样本集包括多个一级图像质量的图像样本；将所述图像样本输入至所述编码器，得到所述图像样本在多个尺度下的第二图像特征信息；对每个尺度下的所述第二图像特征信息分别进行池化处理，得到多个第二特征向量；对每个尺度下的所述第二图像特征信息分别进行位置编码处理，得到多个第二条件向量；将每个尺度下的所述第二特征向量和所述第二条件向量分别输入至对应的所述解码器，得到所述待评估图像在多个尺度下的第二空间语义特征；根据所述第二特征向量、所述第二空间语义特征以及预设的损失函数确定损失值；基于所述损失值对所述解码器进行训练，直至满足预设条件，得到训练好的所述质量表征提取模型。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述损失函数通过以下公式确定：其中，所述L(θ)为所述损失值，所述D
KL
(
·
)为KL散度函数，所述p
Z
(
·
)为密...

【专利技术属性】
技术研发人员：唐晓颖，陈俊滔，林立，程璞金，黄义劲，
申请(专利权)人：南方科技大学，
类型：发明
国别省市：