【技术实现步骤摘要】
本说明书涉及图像处理领域，尤其涉及一种图像处理方法、装置、存储介质及电子设备。
技术介绍
1、随着图像处理技术的发展，现如今可利用各类图像设备获取遥感影像，并处理，得到遥感影像切片，进而利用遥感影像切片执行环境监测、资源调查、城市规划和农业分析等领域的业务。
2、由于遥感影像的数据量较多及受到拍摄时的环境影响，可能导致得到的遥感影像切片质量较低，如遥感影像切片中的特征较为单一、对比度较低、存在伪影等。低质量切片不仅无法为后续业务提供有效信息，还占用了大量存储空间，严重影响了后续业务的执行效果。因此，可人工先对遥感影像切片集进行筛选，得到高质量的遥感影像切片，再执行后续业务。但人工筛选的效率极低，那么，如何提高筛选遥感影像切片的效率是一个亟待解决的问题。
3、基于此，本说明书提供一种图像处理方法。
技术实现思路
1、本说明书提供一种图像处理方法、装置、存储介质及电子设备，以部分的解决现有技术存在的上述问题。
2、本说明书采用下述技术方案：
3、本说明书提供了一种图像处理方法，所述方法包括：
4、获取待筛选遥感影像切片集，所述待筛选遥感影像切片集包括若干待筛选遥感影像切片；
5、针对每个待筛选遥感影像切片，根据预设特征提取方法，确定该待筛选遥感影像切片的切片图像特征；
6、根据所述切片图像特征，对所述待筛选遥感影像切片集进行筛选，得到初始筛选结果；
7、根据所述初始筛选结果，通过预先训练好的
8、基于所述质量评估结果，在所述待筛选遥感影像切片集中，确定目标遥感影像切片。
9、可选地，切片图像特征包括色彩比例、直方图特征、对比度、梯度特征中的至少一种；
10、根据预设特征提取方法，确定该待筛选遥感影像切片的切片图像特征，具体包括：
11、获取该待筛选遥感影像切片的预设色彩空间，通过预设色彩空间，确定该待筛选遥感影像切片的指定色彩比例；
12、获取该待筛选遥感影像切片的灰度图像，根据所述灰度图像，确定该待筛选遥感影像切片的对比度；并根据所述灰度图像，确定该待筛选遥感影像切片的灰度直方图，作为该待筛选遥感影像切片的直方图特征。
13、可选地，根据预设特征提取方法，确定该待筛选遥感影像切片的切片图像特征，具体包括：
14、确定该待筛选遥感影像切片的水平梯度及垂直梯度；
15、根据所述水平梯度及所述垂直梯度，确定该待筛选遥感影像切片的梯度幅度；
16、根据所述梯度幅度，确定该待筛选遥感影像切片的梯度特征。
17、可选地，根据所述切片图像特征，对所述待筛选遥感影像切片集进行筛选，得到初始筛选结果，具体包括：
18、针对每个待筛选遥感影像切片，确定该待筛选遥感影像切片的灰度直方图与预设参考切片的灰度直方图的相似度；
19、根据所述相似度、所述指定色彩比例、所述对比度及所述梯度特征中的至少一种，判断是否保留该待筛选遥感影像切片；
20、将保留的待筛选遥感影像切片确定为初始筛选结果。
21、可选地，根据所述初始筛选结果，通过预先训练好的图像质量评估模型，得到所述待筛选遥感影像切片的质量评估结果，具体包括：
22、根据所述初始筛选结果，在待筛选遥感影像切片集中，确定待评估遥感影像切片；
23、将所述待评估遥感影像切片输入预先训练好的图像质量评估模型，得到所述图像质量评估模型输出的所述待评估遥感影像切片的质量评估分数，作为质量评估结果。
24、可选地，将所述待评估遥感影像切片输入预先训练好的图像质量评估模型，得到所述图像质量评估模型输出的所述待评估遥感影像切片的质量评估分数，具体包括：
25、将所述待评估遥感影像切片输入预先训练好的图像质量评估模型，通过深度卷积及逐点卷积，提取所述待评估遥感影像切片的特征；
26、基于所述特征，得到所述待评估遥感影像切片的质量评估分数，并输出。
27、可选地，所述方法还包括：
28、根据预设优化方法，对所述目标遥感影像切片进行优化。
29、可选地，训练图像质量评估模型，具体包括：
30、获取样本遥感影像切片，并获取该样本遥感影像切片的质量评估结果，作为标签；
31、将所述样本遥感影像切片输入图像质量评估模型，得到所述图像质量评估模型输出的预测评估结果；
32、根据所述预测评估结果、所述标签及预设损失函数，对所述图像质量评估模型进行训练，其中，所述预设损失函数包括交叉熵损失函数、边缘梯度损失函数、对比度损失函数、亮度不均匀损失函数和模糊损失函数中的至少一种。
33、本说明书提供了一种图像处理装置，所述装置包括：
34、切片获取模块，用于获取待筛选遥感影像切片集，所述待筛选遥感影像切片集包括若干待筛选遥感影像切片；
35、特征确定模块，用于针对每个待筛选遥感影像切片，根据预设特征提取方法，确定该待筛选遥感影像切片的切片图像特征；
36、初始筛选模块，用于根据所述切片图像特征，对所述待筛选遥感影像切片集进行筛选，得到初始筛选结果；
37、质量评估模块，用于根据所述初始筛选结果，通过预先训练好的图像质量评估模型，得到所述待筛选遥感影像切片的质量评估结果；
38、目标确定模块，用于基于所述质量评估结果，在所述待筛选遥感影像切片集中，确定目标遥感影像切片。
39、可选地，切片图像特征包括色彩比例、直方图特征、对比度、梯度特征中的至少一种；
40、所述特征确定模块具体用于，获取该待筛选遥感影像切片的预设色彩空间，通过预设色彩空间，确定该待筛选遥感影像切片的指定色彩比例；获取该待筛选遥感影像切片的灰度图像，根据所述灰度图像，确定该待筛选遥感影像切片的对比度；并根据所述灰度图像，确定该待筛选遥感影像切片的灰度直方图，作为该待筛选遥感影像切片的直方图特征。
41、可选地，所述特征确定模块具体用于，确定该待筛选遥感影像切片的水平梯度及垂直梯度；根据所述水平梯度及所述垂直梯度，确定该待筛选遥感影像切片的梯度幅度；根据所述梯度幅度，确定该待筛选遥感影像切片的梯度特征。
42、可选地，所述初始筛选模块具体用于，针对每个待筛选遥感影像切片，确定该待筛选遥感影像切片的灰度直方图与预设参考切片的灰度直方图的相似度；根据所述相似度、所述指定色彩比例、所述对比度及所述梯度特征中的至少一种，判断是否保留该待筛选遥感影像切片；将保留的待筛选遥感影像切片确定为初始筛选结果。
43、可选地，所述质量评估模块具体用于，根据所述初始筛选结果，在待筛选遥感影像切片集中，确定待评估遥感影像切片；将所述待评估遥感影像切片输入预先训练好的图像质量评估模型，得到所述图像质量评估模型输本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种图像处理方法，其特征在于，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，切片图像特征包括色彩比例、直方图特征、对比度、梯度特征中的至少一种；
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，根据预设特征提取方法，确定该待筛选遥感影像切片的切片图像特征，具体包括：
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，根据所述切片图像特征，对所述待筛选遥感影像切片集进行筛选，得到初始筛选结果，具体包括：
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述初始筛选结果，通过预先训练好的图像质量评估模型，得到所述待筛选遥感影像切片的质量评估结果，具体包括：
6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，将所述待评估遥感影像切片输入预先训练好的图像质量评估模型，得到所述图像质量评估模型输出的所述待评估遥感影像切片的质量评估分数，具体包括：
7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
8.如权利要求1所述的方法，其特征在于，训练图像质量评估模型，具体包括：
9.一种计算机可读存储介质，其特征在
10.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现上述权利要求1~8任一项所述的方法。
...【技术特征摘要】
1.一种图像处理方法，其特征在于，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，切片图像特征包括色彩比例、直方图特征、对比度、梯度特征中的至少一种；
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，根据预设特征提取方法，确定该待筛选遥感影像切片的切片图像特征，具体包括：
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，根据所述切片图像特征，对所述待筛选遥感影像切片集进行筛选，得到初始筛选结果，具体包括：
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述初始筛选结果，通过预先训练好的图像质量评估模型，得到所述待筛选遥感影像切片的质量评估结果，具体包括：
6.如权利要求5所述的方...
【专利技术属性】
技术研发人员：漆云亮，李璐，刘熠民，聂雯，冯秀荣，熊炳，彭威，李爽，李绍华，崔颖，谭伟，
申请(专利权)人：之江实验室，
类型：发明
国别省市：
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