图像质量评价方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸

本申请提供了一种图像质量评价方法、装置、设备及存储介质，包括：获取至少一张待评价图像，然后根据待评价图像的图像特征，确定待评价图像的第一评价指标，将第一评价指标大于或等于第一预设阈值的待评价图像作为目标图像，接着对目标图像进行处理，得到目标图像中不同目标对象的处理结果，该处理结果至少包括无法识别到的目标对象对应的区域面积，最后根据区域面积，计算目标图像的第二评价指标，该第二评价指标用于表征目标图像的质量评价结果。以提高图像质量评估的准确性。以提高图像质量评估的准确性。以提高图像质量评估的准确性。

【技术实现步骤摘要】
图像质量评价方法、装置、设备及存储介质


[0001]本申请实施例涉及图像处理
，尤其涉及一种图像质量评价方法、装置、设备及存储介质。

技术介绍

[0002]图像质量评价方法可分为全参考图像质量评价、半参考图像质量图像评价以及无参考图像质量评价(No
‑
Reference Image Quality Assessment,NR
‑
IQA)。在实际业务场景中，一般无法获取到未失真的参考图像，因此无参考图像质量评价受到关注。但是由于没有可供参考的图像，且图像内容十分丰富，无参考图像质量评价具有较高的挑战。
[0003]图像作为视觉感知信息的一种，其图像质量高低决定着下游感知融合的实现策略。例如，在自动驾驶业务场景中，对于复杂多变的道路环境和天气情况，时常因为车载摄像头脏污、团雾、反光、逆光或内部通信异常使得图像质量较差，导致自动驾驶的视觉观测信息不清晰，例如，图像模糊、失真等，使得视觉观测信息中很难提取到有用信息，无法准确对图像质量进行评估，进而影响后续视觉观测信息的融合结果。

技术实现思路

[0004]本申请提供一种图像质量评价方法、装置、设备及存储介质，以提高图像质量评价的准确性。
[0005]第一方面，提供一种图像质量评价方法，包括：获取至少一张待评价图像；根据待评价图像的图像特征，确定待评价图像的第一评价指标，将第一评价指标大于或等于第一预设阈值的待评价图像作为目标图像；对目标图像进行处理，得到目标图像中不同目标对象的处理结果，处理结果至少包括无法识别到的目标对象对应的区域面积；根据区域面积，计算目标图像的第二评价指标，第二评价指标用于表征目标图像的质量评价结果。
[0006]第二方面，提供一种图像质量评价装置，包括：获取单元、第一确定单元、处理单元、计算单元，其中，获取单元，用于获取至少一张待评价图像；第一确定单元，用于根据待评价图像的图像特征，确定待评价图像的第一评价指标，将第一评价指标大于或等于第一预设阈值的待评价图像作为目标图像；处理单元，用于对目标图像进行处理，得到目标图像中不同目标对象的处理结果，处理结果至少包括无法识别到的目标对象对应的区域面积；计算单元，用于根据区域面积，计算目标图像的第二评价指标，第二评价指标用于表征目标图像的质量评价结果。
[0007]第三方面，提供一种电子设备，包括：处理器和存储器，该存储器用于存储计算机程序，该处理器用于调用并运行该存储器中存储的计算机程序，执行如第一方面或其各实现方式中的方法。
[0008]第四方面，提供一种计算机可读存储介质，用于存储计算机程序，计算机程序使得计算机执行如第一方面或其各实现方式中的方法。
[0009]第五方面，提供一种计算机程序产品，包括计算机程序指令，该计算机程序指令使
得计算机执行如第一方面或其各实现方式中的方法。
[0010]第六方面，提供一种计算机程序，计算机程序使得计算机执行如第一方面或其各实现方式中的方法。
[0011]通过本申请提供的技术方案，通过获取至少一张待评价图像，然后根据待评价图像的图像特征，确定待评价图像的第一评价指标，将第一评价指标大于或等于第一预设阈值的待评价图像作为目标图像，接着对目标图像进行处理，得到目标图像中不同目标对象的处理结果，该处理结果至少包括无法识别到的目标对象对应的区域面积，最后根据区域面积，计算所述目标图像的第二评价指标，该第二评价指标用于表征目标图像的质量评价结果。在上述过程中，先使用第一评价指标对待评价图像进行初步筛选以过滤掉明显失真或模糊的待评价图像，接着利用第二评价指标对过滤后的目标图像质量进行评价，最后根据评价结果确定目标图像在视觉感知融合中的融合策略，从而解决了视觉观测信息不清晰而影响后续融合结果的问题，提高图像质量评估的准确性，保证后续信息融合过程中图像质量的可靠性。
附图说明
[0012]为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0013]图1为本申请实施例提供的一种应用场景图；
[0014]图2为本申请实施例提供的一种图像质量评价方法的流程图；
[0015]图3为本申请实施例提供的另一种图像质量评价方法的流程图；
[0016]图4为本申请实施例提供的一种图像质量评价方法的示意图；
[0017]图5为本申请实施例提供的另一种图像质量评价方法的示意图；
[0018]图6为本申请实施例提供的再一种图像质量评价方法的示意图；
[0019]图7为本申请实施例提供的又一种图像质量评价方法的示意图；
[0020]图8为本申请实施例提供的又一种图像质量评价方法的示意图；
[0021]图9为本申请实施例提供的一种图像质量评价装置900的示意图；
[0022]图10是本申请实施例提供的电子设备1000的示意性框图。
具体实施方式
[0023]下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
[0024]需要说明的是，本申请的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本申请的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆
盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或服务器不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
[0025]如上所述，在现有技术中，对于复杂多变的道路环境和天气情况，时常因为车载摄像头脏污、团雾、反光、逆光或内部通信异常使得图像质量较差，导致自动驾驶的视觉观测信息不清晰，例如，图像模糊、失真等，使得视觉观测信息中很难提取到有用信息，无法准确对图像质量进行评估，进而影响后续视觉观测信息的融合结果。
[0026]为了解决上述技术问题，本申请的专利技术构思是：先使用第一评价指标对待评价图像进行初步筛选以过滤掉明显失真或模糊的待评价图像，接着利用第二评价指标对过滤后的目标图像质量进行评价，最后根据评价结果确定目标图像在视觉感知融合中的融合策略，从而解决了视觉观测信息不清晰而影响后续融合结果的问题，提高图像质量评估的准确性，保证后续信息融合过程中图像质量的可靠性。
[0027]应理解的是，本申请技术方案可以应用于如下场景，但不限于：
[0028]在一本文档来自技高网...

【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，包括：获取至少一张待评价图像；根据所述待评价图像的图像特征，确定所述待评价图像的第一评价指标，将所述第一评价指标大于或等于第一预设阈值的待评价图像作为目标图像；对所述目标图像进行处理，得到所述目标图像中不同目标对象的处理结果，所述处理结果至少包括无法识别到的目标对象对应的区域面积；根据所述区域面积，计算所述目标图像的第二评价指标，所述第二评价指标用于表征所述目标图像的质量评价结果。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述待评价图像的图像特征，确定所述待评价图像的第一评价指标，包括：对所述待评价图像进行特征提取，得到图像特征信息；基于所述图像特征信息，计算所述待评价图像的信息熵、归一化相对灰度距离以及平均对比度；根据所述待评价图像的信息熵、归一化相对灰度距离以及平均对比度，确定所述待评价图像的第一评价指标。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述目标图像进行处理，得到所述目标图像中不同目标对象的处理结果，所述处理结果至少包括无法识别到的目标对象对应的区域面积，包括：获取待处理的目标图像，所述目标图像包括多个目标对象；通过预先训练得到的目标识别模型识别所述目标图像以得到每个目标对象分别对应的分类标签，所述分类标签至少包括可识别标签和无法识别标签；利用预先训练得到的目标分割处理模块统计所述无法识别标签对应的目标对象在所述目标图像中的区域面积。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述区域面积，计算所述目标图像的第二评价指标，所述第二评价指标用于表征所述目标图像的质量评价结果，包括：计算所述区域面积与所述目标图像的面积占比；基于所述面积占比与所述第二评价指标的映射关系计算所述目标图像的第二评价指标。5....

【专利技术属性】
技术研发人员：荆帅，
申请(专利权)人：东软睿驰汽车技术上海有限公司，
类型：发明
国别省市：