一种下采样算法的评估方法、装置、介质及设备制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种下采样算法的评估方法、装置、介质及设备。其中，方法包括：分别采集多个场景的高分辨率图像和低分辨率图像，构成样本集；利用待评估下采样算法分别将多个场景的高分辨图像进行下采样，输出下采样图像，其中每个场景的下采样图像与低分辨图像的分辨率一致；分别计算每个场景的下采样图像和低分辨率图像的PSNR统计值、SSIM统计值以及MaxError统计值；根据多个场景的PSNR统计值、SSIM统计值以及MaxError统计值对待评估下采样算法进行采样效率评估，确定待评估下采样算法的评估效率。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及计算机，并且更具体地，涉及一种下采样算法的评估方法、装置、介质及设备。

技术介绍

1、psnr是一种评价图像质量的客观标准。通过计算两幅图像均方误差相对于信号最大值平方的对数值，来表征两幅图像的整体相似度。psnr越大，则说明两幅图像的整体相似度越高；ssim是一种衡量两幅图像结构相似性的客观标准。根据图像的组成定义物体结构属性，并将亮度、对比度、结构三个因素组合起来作为结构相似度指数，从而表征两幅图像的结构相似度。ssim越大，则说明两幅图像的结构相似度越高。该技术方案的中间参量是大量样本训练的结果，因此样本集训练内容对测试结论的准确度有一定的影响。但是目前现有技术中没有给出下采样算法的采用效率的评估方法，因此无法通过采样效果不确定的采样方法对图像质量进行评估。

技术实现思路

1、针对现有技术的不足，本专利技术提供一种下采样算法的评估方法、装置、介质及设备。

2、根据本专利技术的一个方面，提供了一种下采样算法的评估方法，包括：

3、分别采集多个场景的高分辨率图像和低分辨本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种下采样算法的评估方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据多个场景的所述PSNR统计值、所述SSIM统计值以及所述MaxError统计值对所述待评估下采样算法进行采样效率评估，确定所述待评估下采样算法的评估效率，包括：

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述多个场景的所述PSNR统计值、所述PSNR参考值、所述SSIM统计值、所述SSIM参考值以及所述MaxError统计值对所述待评估下采样算法进行采样效率评估，确定所述待评估下采样算法的所述评估效率，包括：

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所...

【技术特征摘要】

1.一种下采样算法的评估方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据多个场景的所述psnr统计值、所述ssim统计值以及所述maxerror统计值对所述待评估下采样算法进行采样效率评估，确定所述待评估下采样算法的评估效率，包括：

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述多个场景的所述psnr统计值、所述psnr参考值、所述ssim统计值、所述ssim参考值以及所述maxerror统计值对所述待评估下采样算法进行采样效率评估，确定所述待评估下采样算法的所述评估效率，包括：

4.根据权利...

【专利技术属性】
技术研发人员：王星睿，管健，
申请(专利权)人：苏州涌现智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：