[发明专利]信息处理方法及电子设备

权利要求书

1.一种信息处理方法，所述方法包括：

对一幅训练图像进行采样，形成n个图像训练组；每一个所述图像训练组包括m个来自所述训练图像的图像块；所述n为不小于1的整数；所述m为不小于2的整数；

利用所述n个图像训练组及所述训练图像的质量分数，对神经网络进行训练，形成训练结果；

基于所述训练结果确定图像质量测量参数；其中，所述图像质量测量参数用于对待测图像进行质量评分，将所述待测图像经过分块之后形成的图像块输入确定图像质量测量参数的神经网络以得到所述待测图像的质量分数；

其中，所述利用所述n个图像训练组及所述训练图像的质量分数，对神经网络进行训练，形成训练结果，包括：

利用所述n个图像训练组及所述训练图像的质量分数，对

进行训练，获得所述P(x)的取值；

其中，所述y(x)表示第x个质量分数，所述质量分数在所述训练图像进行分块之前根据众包图像评测获得；所述P(x)为训练图像为第x个质量分数的概率；所述X为所述质量分数的总个数，为不小于2的正整数；所述Q为所述训练图像的质量分数。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，

所述方法还包括：

在对所述训练图像进行采样之前，输出第一图像组；所述第一图像组至少包括两张待评分的图像；

接收所述第一图像组内各图像的评分排序信息；

基于所述评分排序信息，确定所述第一图像组内各图像作为所述训练图像时的质量分数。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，

所述对一幅训练图像进行采样，形成n个图像训练组，包括：

对一幅所述训练图像进行n次随机分割；其中，每一次随机分割将所述训练图像分割成m个所述图像块。

4.根据权利要求1、2或3所述的方法，其特征在于，

所述方法还包括：

定时更新所述图像质量测量参数；

对待测图像进行图像采样，形成待测图像组；

依据所述定时更新的图像质量测量参数，对所述待测图像组进行质量评分。

5.一种电子设备，所述电子设备包括：

形成单元，用于对一幅训练图像进行采样，形成n个图像训练组；每一个所述图像训练组包括m个来自所述训练图像的图像块；所述n为不小于1的整数；所述m为不小于2的整数；

训练单元，用于利用所述n个图像训练组及所述训练图像的质量分数，对神经网络进行训练，形成训练结果；

第一确定单元，用于基于所述训练结果确定图像质量测量参数；其中，所述图像质量测量参数用于对待测图像进行质量评分，将所述待测图像经过分块之后形成的图像块输入确定图像质量测量参数的神经网络以得到所述待测图像的质量分数；

其中，所述训练单元，具体用于利用所述n个图像训练组及所述训练图像的质量分数，对进行训练，获得所述P(x)的取值；

其中，所述y(x)表示第x个质量分数，所述质量分数在所述训练图像进行分块之前根据众包图像评测获得；所述P(x)为训练图像为第x个质量分数的概率；所述X为所述质量分数的总个数，为不小于2的正整数；所述Q为所述训练图像的质量分数。

6.根据权利要求5所述的电子设备，其特征在于，

所述电子设备还包括：

输出单元，用于在对所述训练图像进行采样之前，输出第一图像组；所述第一图像组至少包括两张待评分的图像；

接收单元，用于接收所述第一图像组内各图像的评分排序信息；

第二确定单元，用于基于所述评分排序信息，确定所述第一图像组内各图像作为所述训练图像时的质量分数。

7.根据权利要求5所述的电子设备，其特征在于，

所述形成单元，具体用于对一幅所述训练图像进行n次随机分割；其中，每一次随机分割将所述训练图像分割成m个所述图像块。

8.根据权利要求5、6或7所述的电子设备，其特征在于，

所述电子设备还包括测量单元：

所述第一确定单元，还用于定时更新所述图像质量测量参数；

所述形成单元，还用于对待测图像进行图像采样，形成待测图像组；

所述第一确定单元，还用于依据所述定时更新的图像质量测量参数，对所述待测图像组进行质量评分。