图像度量方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸

本公开提供一种图像度量方法、装置、设备及存储介质，涉及计算机技术领域，图像度量方法包括：获取原始图像以及对原始图像处理后的处理图像，确定处理图像中的敏感区域，对原始图像以及处理图像进行结构相似性度量，得到处理图像的度量结果，其中，在结构相似性度量中敏感区域对应的度量重要性大于敏感区域之外区域的度量重要性。本公开能够提高图像度量的准确度。准确度。准确度。

【技术实现步骤摘要】
图像度量方法、装置、设备及存储介质


[0001]本公开涉及计算机
，尤其涉及一种图像度量方法、装置、设备及存储介质。

技术介绍

[0002]随着时代的发展，网络传输速率不断提高。在当前信息传输过程中，图像信息在各种类型的信息中占比越来高。
[0003]在图像信息传输的过程中，图像处理是不可或缺的组成部分。而在图像处理完成后，则需要对图像处理的质量进行度量。而如何对图像处理的质量进行更加精准的度量，是在当前图像处理过程中，亟待解决的问题。

技术实现思路

[0004]本公开提供一种图像度量方法、装置、设备及存储介质，以至少解决相关技术中对图像度量准确度较低的问题。本公开的技术方案如下：
[0005]根据本公开实施例的第一方面，提供一种图像度量方法，包括：获取原始图像以及对原始图像处理后的处理图像；确定所述处理图像中的敏感区域；对所述原始图像以及所述处理图像进行结构相似性度量，得到所述处理图像的度量结果，其中，在所述结构相似性度量中所述敏感区域对应的度量重要性大于所述敏感区域之外区域的度量重要性。
[0006]在一个实施例中，所述敏感区域包括人眼敏感区域，所述人眼敏感区域是基于图像灰度和/或图像的度量结果确定的；所述对所述原始图像以及所述处理图像进行结构相似性度量，得到所述处理图像的度量结果包括：对所述原始图像以及所述处理图像进行结构相似性度量得到度量结果；将所述处理图像中所述人眼敏感区域配置的权重高于所述人眼敏感区域外区域的权重，对所述度量结果进行处理得到所述处理图像配置权重后的度量结果，从而提高所述配置权重后的度量结果中人眼敏感区域的度量重要性。
[0007]在一个实施例中，所述将所述处理图像中所述人眼敏感区域配置的权重高于所述人眼敏感区域外区域的权重，对所述度量结果进行处理得到所述处理图像配置权重后的度量结果包括：以所述人眼敏感区域为中心确定目标区域；确定所述人眼敏感区域在所述目标区域所占的比重；在所述比重大于第四阈值的情况下，将所述人眼敏感区域配置权重后的度量结果确定为目标区域的度量结果；其中，所述人眼敏感区域配置权重后的度量结果是对所述人眼敏感区域对应的度量结果配置权重得到的；根据所述目标区域的度量结果确定所述处理图像配置权重后的度量结果。
[0008]在一个实施例中，基于图像灰度和/或图像的度量结果确定人眼敏感区域，包括：将图像灰度大于第一阈值且小于第二阈值的区域确定为人眼敏感区域；和/或将图像的度量结果小于第三阈值的区域确定为人眼敏感区域。
[0009]在一个实施例中，所述敏感区域包括纹理区域；所述对所述原始图像以及所述处理图像进行结构相似性度量，得到所述处理图像的度量结果包括：调小所述纹理区域的常
数系数；对调小所述纹理区域的常数系数后的所述原始图像以及所述处理图像进行结构相似性度量，得到所述处理图像的目标度量结果。
[0010]在一个实施例中，所述对调小所述纹理区域的常数系数后的所述原始图像以及所述处理图像进行结构相似性度量，得到所述处理图像的目标度量结果，包括：根据所述原始图像中的纹理区域、所述处理图像中的纹理区域以及第一预设算法确定所述处理图像的目标度量结果；其中，第一预设算法为：
[0011][0012]其中，SSIM为处理图像的目标度量结果，X为原始图像的纹理区域，Y为处理图像的纹理区域，μ
X
为原始图像纹理区域的图像灰度，μ
Y
为处理图像纹理区域的图像灰度，σ
X
为原始图像纹理区域的图像灰度原始差，σ
Y
为处理图像纹理区域的图像灰度原始差，σ
XY
为图像X与图像Y纹理区域的图像灰度协方差，C1以及C2为常数，β为常数系数，在纹理区域β＜1，在纹理区域之外区域β＝1。
[0013]在一个实施例中，所述确定所述处理图像中的敏感区域包括：基于处理图像中多个区域中每个区域的能量确定所述处理图像中的纹理区域。
[0014]在一个实施例中，所述基于区域的能量确定所述处理图像中的纹理区域，包括：确定区域的图像灰度方差作为所述区域的能量；当所述区域的图像灰度方差大于第五阈值且小于第六阈值时，将所述区域确定为纹理区域。
[0015]在一个实施例中，所述敏感区域包括纹理区域以及人眼敏感区域，所述人眼敏感区域是基于图像灰度和/或图像的度量结果确定的；所述对所述原始图像以及所述处理图像进行结构相似性度量，得到所述处理图像的度量结果包括：调小所述纹理区域的常数系数；对调小所述纹理区域的常数系数后的所述原始图像以及所述处理图像进行结构相似性度量，得到所述处理图像的目标度量结果；将所述处理图像中所述人眼敏感区域配置的权重高于所述人眼敏感区域外区域的权重，对所述目标度量结果进行处理得到所述处理图像配置权重后的目标度量结果。
[0016]根据本公开实施例的第二方面，提供一种图像度量装置，包括：获取模块，被配置获取原始图像以及对原始图像处理后的处理图像；确定模块，被配置确定所述处理图像中的敏感区域；度量模块，被配置对所述原始图像以及所述处理图像进行结构相似性度量，得到所述处理图像的度量结果，其中，在所述结构相似性度量中所述敏感区域对应的度量重要性大于所述敏感区域之外区域的度量重要性。
[0017]在一个实施例中，所述敏感区域包括人眼敏感区域，所述人眼敏感区域是基于图像灰度和/或图像的度量结果确定的；所述度量模块，包括：第一度量单元，被配置为对所述原始图像以及所述处理图像进行结构相似性度量得到度量结果；第二度量单元，被配置为将所述处理图像中所述人眼敏感区域配置的权重高于所述人眼敏感区域外区域的权重，对所述度量结果进行处理得到所述处理图像配置权重后的度量结果，从而提高所述配置权重后的度量结果中人眼敏感区域的度量重要性。
[0018]在一个实施例中，所述第二度量单元，包括：第一度量子单元，被配置为以所述人眼敏感区域为中心确定目标区域；第二度量子单元，被配置为确定所述人眼敏感区域在所述目标区域所占的比重；第三度量子单元，被配置为在所述比重大于第四阈值的情况下，将
所述人眼敏感区域配置权重后的度量结果确定为目标区域的度量结果；其中，所述人眼敏感区域配置权重后的度量结果是对所述人眼敏感区域对应的度量结果配置权重得到的；第四度量子单元，被配置为根据所述目标区域的度量结果确定所述处理图像配置权重后的度量结果。
[0019]在一个实施例中，基于图像灰度和/或图像的度量结果确定人眼敏感区域，包括：将图像灰度大于第一阈值且小于第二阈值的区域确定为人眼敏感区域；和/或将图像的度量结果小于第三阈值的区域确定为人眼敏感区域。
[0020]在一个实施例中，所述敏感区域包括纹理区域；所述度量模块，包括：第三度量单元，被配置为调小所述纹理区域的常数系数；第四度量单元，被配置为对调小所述纹理区域的常数系数后的所述原始图像以及所述处理图像进行结构相似性度量，得到所述处理图像的目标度量结果。
[0021]在一个实施例中，所述第四度量单元，包括本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种图像度量方法，其特征在于，包括：获取原始图像以及对原始图像处理后的处理图像；确定所述处理图像中的敏感区域；对所述原始图像以及所述处理图像进行结构相似性度量，得到所述处理图像的度量结果，其中，在所述结构相似性度量中所述敏感区域对应的度量重要性大于所述敏感区域之外区域的度量重要性。2.根据权利要求1所述的图像度量方法，其特征在于，所述敏感区域包括人眼敏感区域，所述人眼敏感区域是基于图像灰度和/或图像的度量结果确定的；所述对所述原始图像以及所述处理图像进行结构相似性度量，得到所述处理图像的度量结果包括：对所述原始图像以及所述处理图像进行结构相似性度量得到度量结果；将所述处理图像中所述人眼敏感区域配置的权重高于所述人眼敏感区域外区域的权重，对所述度量结果进行处理得到所述处理图像配置权重后的度量结果，提高所述配置权重后的度量结果中人眼敏感区域的度量重要性。3.根据权利要求2所述的图像度量方法，其特征在于，所述将所述处理图像中所述人眼敏感区域配置的权重高于所述人眼敏感区域外区域的权重，对所述度量结果进行处理得到所述处理图像配置权重后的度量结果包括：以所述人眼敏感区域为中心确定目标区域；确定所述人眼敏感区域在所述目标区域所占的比重；在所述比重大于第四阈值的情况下，将所述人眼敏感区域配置权重后的度量结果确定为目标区域的度量结果；其中，所述人眼敏感区域配置权重后的度量结果是对所述人眼敏感区域对应的度量结果配置权重得到的；根据所述目标区域的度量结果确定所述处理图像配置权重后的度量结果。4.根据权利要求2所述的图像度量方法，其特征在于，基于图像灰度和/或图像的度量结果确定人眼敏感区域，包括：将图像灰度大于第一阈值且小于第二阈值的区域确定为人眼敏感区域；和/或将图像的度量结果小于第三阈值的区域确定为人眼敏感区域。5.根据权利要求1所述的图像度量方法，其特征在于，所述敏感区域包括纹理区域；所述对所述原始图像以及所述处理图像进行结构相似性度量，得到所述处理图像的度量结果包括：调小所述纹理区域的常数系数；对调小所述纹理区域的常数系数后的所述原始图像以及所述处理图像进行结构相似性度量，得到所述处理图像的目标度量结果。6.根据权利要求5所述的图像度量方法，其特征在于，所述对调小所述纹理区域的常数系数后的所述原始图像以及所述处理图像进行结构相似性度量，得到所述处理图像的目标度量结果，包括：根据所述原始图像中的纹理区域、所述处理图像中的纹理区域以及第一预设算法确定所述处理图像的目标度量结果；其中，第一预设...

【专利技术属性】
技术研发人员：金佳民，曾凯，
申请(专利权)人：北京达佳互联信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：