[发明专利]一种图片质量评价方法和系统

权利要求书

1.一种图片质量评价方法，其特征在于，包括：

获取目标图片以及所述目标图片所归属视觉规范项目的项目标识，提取所述目标图片的图片信息；

根据所述图片信息，计算所述目标图片的设定评价参数的度量值；

根据所述项目标识，获取所述评价参数的基准值；其中，所述基准值是通过计算多张基准图片的所述评价参数的度量值来确定的；

按照设定的比较规则，将所述目标图片的度量值与所述基准值进行比较，得到所述目标图片的评价结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述评价参数包括图片的对象数量、接近性、相似性和整齐性中的任意一个或者多个；其中，所述接近性用于衡量核心对象到图片中心的距离远近，所述相似性用于衡量图片的色彩变化情况，所述整齐性用于衡量图片的整齐情况。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在所述评价参数包括所述对象数量的情况下，提取所述目标图片的图片信息，包括：

获取所述目标图片的第一尺寸信息，以及所述目标图片所包含对象的第二尺寸信息；

根据所述图片信息，计算所述目标图片的对象数量的度量值，包括：

按照设定缩放比例缩小所述第一尺寸信息，得到基准尺寸信息；

遍历所述目标图片包含的对象，统计所述目标图片中第二尺寸信息大于所述基准尺寸信息的对象总数，所述对象总数即为所述对象数量的度量值。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在所述评价参数包括所述接近性的情况下，提取所述目标图片的图片信息，包括：

将所述目标图片划分为N×M的格子区域，按照所述格子区域初始化坐标轴的刻度，确定所述目标图片的中心坐标；其中，N和M为整数；

获取所述目标图片的像素信息，根据所述像素信息和设定过滤条件，过滤所述目标图片的像素点，得到目标像素点；

根据所述图片信息，计算所述目标图片的接近性的度量值，包括：

计算所述目标像素点所隶属的格子区域的矩阵中心，将所述矩阵中心映射为对应的键；

统计具有相同键的所述目标像素点的数量，得到所述键对应的格子区域的信息量；

计算前K个大信息量的格子区域的矩阵中心与所述中心坐标的距离，将K个所述距离累加求和得到所述接近性的度量值；其中，K为整数。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述像素信息为像素点的颜色值，所述过滤条件为当前像素点的颜色值与所述当前像素点的上下左右四个方向的像素点的颜色值之差的绝对值均小于设定阈值；

根据所述像素信息和设定过滤条件，过滤所述目标图片的像素点，包括：

将所述当前像素点的颜色值与分别所述当前像素点的上下左右四个方向的像素点的颜色值做差，得到四个差值；

如果所述四个差值的绝对值均小于所述阈值，则过滤所述当前像素点。

6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在所述评价参数包括所述相似性的情况下，提取所述目标图片的图片信息，包括：

提取所述目标图片的多个像素点的颜色值；

根据所述图片信息，计算所述目标图片的相似性的度量值，包括：

将所述目标图片的多个像素点的颜色值分别与其上下左右四个方向的像素点的颜色值做差，将差值的平方和累加；

根据累加结果计算所述目标图片的平均颜色值差，所述平均颜色值差即为所述相似性的度量值。

7.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在所述评价参数包括所述整齐性的情况下，提取所述目标图片的图片信息，包括：

获取所述目标图片的第一尺寸信息；

根据所述图片信息，计算所述目标图片的整齐性的度量值，包括：

根据所述第一尺寸信息，将所述目标图片缩放为设定尺寸；

将缩放后的目标图片对应的灰度图数据作为一维数组，统计所述一维数组中数组元素出现的概率；

根据所述概率计算所述目标图片的信息熵，所述信息熵即为所述整齐性的度量值。