[发明专利]用于处理图像的方法和装置

权利要求书

1.一种用于处理图像的方法，所述方法包括：

获取待处理数值，其中，所述待处理数值与待处理图像相关联；

利用质量评分模型处理所述待处理数值，生成所述待处理图像在目标评分领域的分值，其中，所述待处理图像在所述目标评分领域的分值与所述待处理图像的图像质量相关；

响应于所述质量评分模型包括评分网络和单调神经网络，所述获取待处理数值，包括：

将所述待处理图像输入所述评分网络，得到从所述评分网络输出的、所述待处理图像的初始分值；以及

所述利用质量评分模型处理所述待处理数值，生成所述待处理图像在目标评分领域的分值，包括：

将所述初始分值输入所述单调神经网络，得到所述待处理图像在目标评分领域的分值，其中，所述单调神经网络中隐藏单元的数量小于预设阈值。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，响应于所述质量评分模型为单调神经网络，所述利用质量评分模型处理所述待处理数值，生成所述待处理图像在目标评分领域的分值，包括：

将所述待处理图像在原始评分领域的分值，输入所述质量评分模型，得到所述待处理图像在目标评分领域的分值，其中，所述待处理数值为所述待处理图像在原始评分领域的分值，所述单调神经网络中隐藏单元的数量小于预设阈值。

3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述质量评分模型包括至少两个单调神经网络，所述至少两个单调神经网络中不同的单调神经网络对应的评分领域不同；

所述将所述初始分值输入所述单调神经网络，得到所述待处理图像在目标评分领域的分值，包括：

将所述初始分值输入所述至少两个单调神经网络，得到分别从所述至少两个单调神经网络中的每个单调神经网络输出的、所述待处理图像在该单调神经网络对应的评分领域的分值。

4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述方法还包括：

获取训练样本集合，其中，所述训练样本集合中的训练样本包括样本图像和所述样本图像在指定评分领域的参考分值，所述指定评分领域与所述目标评分领域是不同的评分领域；

将所述样本图像输入所述评分网络，得到所述样本图像的初始分值；

将所述样本图像的初始分值输入待训练的单调神经网络，得到所述样本图像在指定评分领域的预测分值；

基于所述参考分值和所述预测分值，确定所述预测分值的损失值，并利用所述损失值，训练所述待训练的单调神经网络，得到训练后的单调神经网络。

5.一种用于处理图像的装置，所述装置包括：

获取单元，被配置成获取待处理数值，其中，所述待处理数值与待处理图像相关联；

生成单元，被配置成利用质量评分模型处理所述待处理数值，生成所述待处理图像在目标评分领域的分值，其中，所述待处理图像在所述目标评分领域的分值与所述待处理图像的图像质量相关；

响应于所述质量评分模型包括评分网络和单调神经网络；所述获取单元，进一步被配置成按照如下方式执行所述获取待处理数值：

将所述待处理图像输入所述评分网络，得到从所述评分网络输出的、所述待处理图像的初始分值；以及

所述生成单元，进一步被配置成按照如下方式执行所述利用质量评分模型处理所述待处理数值，生成所述待处理图像在目标评分领域的分值：

将所述初始分值输入所述单调神经网络，得到所述待处理图像在目标评分领域的分值，其中，所述单调神经网络中隐藏单元的数量小于预设阈值。

6.根据权利要求5所述的装置，其中，响应于所述质量评分模型为单调神经网络，所述生成单元，进一步被配置成按照如下方式执行所述利用质量评分模型处理所述待处理数值，生成所述待处理图像在目标评分领域的分值：

将所述待处理图像在原始评分领域的分值，输入所述质量评分模型，得到所述待处理图像在目标评分领域的分值，其中，所述待处理数值为所述待处理图像在原始评分领域的分值，所述单调神经网络中隐藏单元的数量小于预设阈值。