图像处理方法及装置制造方法及图纸

本说明书实施例提供了图像处理方法及装置，其中，一种图像处理方法包括：在获取到项目的上游节点发送的进行项目申请的申请图像以及内容分类结果后，基于项目对申请图像进行关键图像块检测，从检测获得的关键图像块中提取图像特征，并根据图像特征计算申请图像的图像清晰度，若内容分类结果为空，确定关键图像块的图像内容分类，并在图像内容分类为项目适配分类的情况下，基于图像清晰度确定申请图像的图像质量参数，并向项目的下游节点发送以基于图像质量参数进行项目的项目申请处理。图像质量参数进行项目的项目申请处理。图像质量参数进行项目的项目申请处理。

【技术实现步骤摘要】
图像处理方法及装置


[0001]本文件涉及数据处理
，尤其涉及一种图像处理方法及装置。

技术介绍

[0002]随着互联网技术的快速发展，各种项目的项目申请逐渐从线下转移至线上，用户无需前往线下的项目机构进行项目申请；而在各种项目的线上项目申请的过程中，需要对图像质量进行评估；对于图像质量评估，又分为客观评估和主观评估，主观评估是指按照观看者的主观观感对图像质量进行评估；客观评估是指计算图像质量的量化值，比如可以引入数学模型计算图像质量的量化值，在此过程中，如何更好地实现图像处理成为各方关注的重点。

技术实现思路

[0003]本说明书一个或多个实施例提供了一种图像处理方法，包括：获取项目的上游节点发送的进行项目申请的申请图像，以及所述申请图像的内容分类结果。基于所述项目对所述申请图像进行关键图像块检测，获得关键图像块。从所述关键图像块中提取图像特征，并基于所述图像特征计算所述申请图像的图像清晰度。若所述内容分类结果为空，基于对所述关键图像块进行图像内容识别获得的识别结果，确定所述关键图像块的图像内容分类。在所述图像内容分类为项目适配分类的情况下，基于所述图像清晰度确定所述申请图像的图像质量参数，并向所述项目的下游节点发送以基于所述图像质量参数进行所述项目的项目申请处理。
[0004]本说明书一个或多个实施例提供了一种图像处理装置，包括：申请图像获取模块，被配置为获取项目的上游节点发送的进行项目申请的申请图像，以及所述申请图像的内容分类结果。图像块检测模块，被配置为基于所述项目对所述申请图像进行关键图像块检测，获得关键图像块。清晰度计算模块，被配置为从所述关键图像块中提取图像特征，并基于所述图像特征计算所述申请图像的图像清晰度。若所述内容分类结果为空，运行内容分类确定模块，所述内容分类确定模块，被配置为基于对所述关键图像块进行图像内容识别获得的识别结果，确定所述关键图像块的图像内容分类。质量参数确定模块，被配置为在所述图像内容分类为项目适配分类的情况下，基于所述图像清晰度确定所述申请图像的图像质量参数，并向所述项目的下游节点发送以基于所述图像质量参数进行所述项目的项目申请处理。
[0005]本说明书一个或多个实施例提供了一种图像处理设备，包括：处理器；以及，被配置为存储计算机可执行指令的存储器，所述计算机可执行指令在被执行时使所述处理器：获取项目的上游节点发送的进行项目申请的申请图像，以及所述申请图像的内容分类结果。基于所述项目对所述申请图像进行关键图像块检测，获得关键图像块。从所述关键图像块中提取图像特征，并基于所述图像特征计算所述申请图像的图像清晰度。若所述内容分类结果为空，基于对所述关键图像块进行图像内容识别获得的识别结果，确定所述关键图
像块的图像内容分类。在所述图像内容分类为项目适配分类的情况下，基于所述图像清晰度确定所述申请图像的图像质量参数，并向所述项目的下游节点发送以基于所述图像质量参数进行所述项目的项目申请处理。
[0006]本说明书一个或多个实施例提供了一种存储介质，用于存储计算机可执行指令，所述计算机可执行指令在被处理器执行时实现以下流程：获取项目的上游节点发送的进行项目申请的申请图像，以及所述申请图像的内容分类结果。基于所述项目对所述申请图像进行关键图像块检测，获得关键图像块。从所述关键图像块中提取图像特征，并基于所述图像特征计算所述申请图像的图像清晰度。若所述内容分类结果为空，基于对所述关键图像块进行图像内容识别获得的识别结果，确定所述关键图像块的图像内容分类。在所述图像内容分类为项目适配分类的情况下，基于所述图像清晰度确定所述申请图像的图像质量参数，并向所述项目的下游节点发送以基于所述图像质量参数进行所述项目的项目申请处理。
附图说明
[0007]为了更清楚地说明本说明书一个或多个实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术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说明书中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图；
[0008]图1为本说明书一个或多个实施例提供的一种图像处理方法实施环境的示意图；
[0009]图2为本说明书一个或多个实施例提供的一种图像处理方法处理流程图；
[0010]图3为本说明书一个或多个实施例提供的一种应用于保障项目场景的图像处理方法处理流程图；
[0011]图4为本说明书一个或多个实施例提供的一种图像处理装置实施例的示意图；
[0012]图5为本说明书一个或多个实施例提供的一种图像处理设备的结构示意图。
具体实施方式
[0013]为了使本
的人员更好地理解本说明书一个或多个实施例中的技术方案，下面将结合本说明书一个或多个实施例中的附图，对本说明书一个或多个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说明书的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本说明书一个或多个实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本文件的保护范围。
[0014]参照图1，本说明书一个或多个实施例提供的图像处理方法实施环境的示意图。
[0015]本说明书一个或多个实施例提供的图像处理方法，可适用于项目申请这一实施环境，该实施环境至少包括图像处理系统101。此外，该实施环境还可包括上游节点102，或者，至少包括下游节点103。
[0016]其中，图像处理系统101可以对应一台服务器，或者对应若干台服务器组成的服务器集群，或者对应云计算平台中的一个或者多个云服务器，用于进行项目申请过程中的图像处理。
[0017]上游节点102可以对应一台服务器，或者对应若干台服务器组成的服务器集群，或
者对应云计算平台中的一个或者多个云服务器；下游节点103也可以对应一台服务器，或者对应若干台服务器组成的服务器集群，或者对应云计算平台中的一个或者多个云服务器。
[0018]该实施环境中，在获取到项目的上游节点102发送的进行项目申请的申请图像，以及申请图像的内容分类结果后，图像处理系统101可基于项目从申请图像中检测关键图像块，并根据从关键图像块中提取的图像特征计算申请图像的图像清晰度；在内容分类结果为空的情况下，确定关键图像块的图像内容分类，并在图像内容分类为项目适配分类的情况下，根据图像清晰度确定申请图像的图像质量参数并向项目的下游节点103发送，以此在下游节点103基于图像质量参数进行项目的项目申请处理，以此，提升申请图像的图像质量，提升下游节点进行项目申请处理的便捷性和有效性。
[0019]本说明书提供的一种图像处理方法的一个或多个实施例如下：
[0020]参照图2，本实施例提供的图像处理方法，具体包括步骤S202至步骤S210。
[0021]步骤S202，获取项目的上游节点发送的进行项目申请的申请图像，以及所述申请图像的内容分类结果。
[0022]本实施例所本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种图像处理方法，包括：获取项目的上游节点发送的进行项目申请的申请图像，以及所述申请图像的内容分类结果；基于所述项目对所述申请图像进行关键图像块检测，获得关键图像块；从所述关键图像块中提取图像特征，并基于所述图像特征计算所述申请图像的图像清晰度；若所述内容分类结果为空，基于对所述关键图像块进行图像内容识别获得的识别结果，确定所述关键图像块的图像内容分类；在所述图像内容分类为项目适配分类的情况下，基于所述图像清晰度确定所述申请图像的图像质量参数，并向所述项目的下游节点发送以基于所述图像质量参数进行所述项目的项目申请处理。2.根据权利要求1所述的图像处理方法，所述基于所述项目对所述申请图像进行关键图像块检测，获得关键图像块，包括：基于所述项目对所述申请图像进行关键图像块检测，获得所述申请图像中多个图像块的边界信息以及对应的置信度；根据所述置信度在多个边界信息中筛选候选边界信息，并基于所述候选边界信息从所述申请图像中提取所述关键图像块。3.根据权利要求2所述的图像处理方法，所述基于所述候选边界信息从所述申请图像中提取所述关键图像块，包括：在所述候选边界信息中确定置信度排序位次处于预设位次的目标边界信息；对所述目标边界信息对应的图像块和剩余边界信息对应的图像块进行重叠度计算，获得重叠度；基于所述重叠度在所述剩余边界信息中确定中间边界信息，并根据所述中间边界信息和所述目标边界信息从所述申请图像中提取所述关键图像块。4.根据权利要求1所述的图像处理方法，所述若所述内容分类结果为空，基于对所述关键图像块进行图像内容识别获得的识别结果，确定所述关键图像块的图像内容分类步骤执行之后，还包括：在所述图像内容分类不为所述项目适配分类的情况下，基于所述图像清晰度确定所述申请图像的图像质量参数；对确定的图像质量参数进行适配失败标记，并将标记后的图像质量参数向所述下游节点发送。5.根据权利要求1所述的图像处理方法，所述从所述关键图像块中提取图像特征，并基于所述图像特征计算所述申请图像的图像清晰度步骤执行之后，还包括：若所述内容分类结果不为空，基于所述图像清晰度确定所述申请图像的图像质量参数，并向所述下游节点发送以基于图像质量参数进行所述项目的项目申请处理。6.根据权利要求1所述的图像处理方法，所述基于所述图像清晰度确定所述申请图像的图像质量参数，包括：若所述图像清晰度大于清晰度阈值，确定所述申请图像的图像质量参数为清晰；若所述图像清晰度小于或者等于所述清晰度阈值，确定所述申请图像的图像质量参数
为模糊；其中，所述清晰度阈值，从所述上游节点获得或者基于清晰度计算模型的模型训练结果确定。7.根据权利要求1所述的图像处理方法，所述基于所述图像特征计算所述申请图像的图像清晰度，包括：将所述图像特征输入清晰度计算模型进行清晰度计算，获得所述图像清晰度；其中，所述清晰度计算模型，采用如下方式进行训练：将图像特征样本对中的第一图像特征输入待训练模型中的第一清晰度网络进行清晰度计算，以及将第二图像特征输入所述待训练模型中的第二清晰度网络进行清晰度计算；根据样本排序结果与对计算获得的第一清晰度和第二清晰度进行排序获得的排序结果计算损失值，并根据所述损失值对所述待训练模型进行参数调整。8.根据权利要求7所述的图像处理方法，所述图像特征样本对，在对图像样本对进行关键图像块检测，并对检测获得的关键图像块对进行图像特征提取后获得；其中，所述图像样本对中的第一图像的图像质量等级与第二图像的图像质量等级不同。9.根据权利要求1所述的图像处理方法，所述基于所述图像质量参数进行所述项目的项目申请处理，包括：若所述图像质量参数为预设质量参数，对所述申请图像进行所述项目下的项目核验，在核验通过后向用户进行项目申请；若所述图像质量参数不为所述预设质量参数，向所述用户发送重试提醒。10.根据权利要求1所述的图像处理方...

【专利技术属性】
技术研发人员：路彭悦，马哲，王洪彬，
申请(专利权)人：支付宝杭州信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：