[发明专利]图像质量评价方法、图像质量评价模型的训练方法和装置在审
申请号: | 202010786237.2 | 申请日: | 2020-08-06 |
公开(公告)号: | CN111915595A | 公开(公告)日: | 2020-11-10 |
发明(设计)人: | 苏驰;李凯;刘弘也 | 申请(专利权)人: | 北京金山云网络技术有限公司 |
主分类号: | G06T7/00 | 分类号: | G06T7/00;G06N20/00 |
代理公司: | 北京超凡宏宇专利代理事务所(特殊普通合伙) 11463 | 代理人: | 徐丽 |
地址: | 100000 北京*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 图像 质量 评价 方法 模型 训练 装置 | ||
1.一种图像质量评价方法,其特征在于,所述方法包括:
获取待处理图像;
将所述待处理图像输入至预先训练完成的图像质量评价模型中,得到所述待处理图像在预设的多个质量等级下的评价结果;
其中,所述图像质量评价模型为使用样本集通过机器学习训练得到,所述样本集中的每个样本均包括一个样本图像和所述样本图像对应的质量标签分布;所述质量标签分布中包括预设的多个质量等级,以及所述样本图像属于每个所述质量等级的概率值。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,针对于所述样本集中的每个所述样本图像,当前样本图像的质量标签分布通过下述方式确定:
获取所述当前样本图像对应的多个标注结果;所述标注结果用于表示所述当前样本图像的质量等级;
基于所述多个标注结果和所述预设的多个质量等级,生成所述当前样本图像的质量标签分布。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述基于所述多个标注结果和所述预设的多个质量等级,生成所述当前样本图像的质量标签分布的步骤,包括:
计算所述多个标注结果对应的质量等级的平均值,得到等级均值;
基于所述等级均值和所述预设的多个质量等级,确定所述当前样本图像属于所述预设的多个质量等级中的每个质量等级的概率值;
组合每个质量等级的概率值,得到所述当前样本图像的质量标签分布。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述基于所述等级均值和所述预设的多个质量等级,确定所述当前样本图像属于所述预设的多个质量等级中的每个质量等级的概率值的步骤,包括:
通过下述算式,计算所述当前样本图像属于预设的多个质量等级中的每个质量等级的概率值:
其中,pj表示当前样本图像属于预设的多个质量等级中第j个质量等级的概率值;j表示第j个质量等级的等级值;y表示所述等级均值;Z表示归一化因子;N表示预设的多个质量等级的总数;σ表示预设标准差;exp表示以自然常数e为底的指数函数运算;∑表示求和运算。
5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述图像质量评价模型的权重参数是在机器学习训练过程中根据损失量确定的;其中,所述损失量表示样本输入至所述图像质量评价模型后得到的质量评价结果与输入的样本的质量标签分布之间的差异。
6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,所述损失量通过下述算式确定:
其中,L表示所述损失量;pj表示在质量标签分布中,样本图像属于预设的多个质量等级中第j个质量等级的概率值;表示在质量评价结果中,样本图像属于预设的多个质量等级中第j个质量等级的概率值;N表示预设的多个质量等级的总数;log用于表示对数运算;∑表示求和运算。
7.一种图像质量评价模型的训练方法,其特征在于,所述方法包括:
获取样本集;所述样本集中的每个样本均包括一个样本图像和所述样本图像对应的质量标签分布;每个所述质量标签分布中包括预设的多个质量等级,以及所述样本图像属于每个所述质量等级的概率值;
基于所述样本集对初始模型进行机器学习训练,得到图像质量评价模型。
8.根据权利要求7所述的方法,其特征在于,针对于所述样本集中的每个所述样本图像,当前样本图像的质量标签分布通过下述方式确定:
获取所述当前样本图像对应的多个标注结果;所述标注结果用于表示所述当前样本图像的质量等级;
基于所述多个标注结果和所述预设的多个质量等级,生成所述当前样本图像的质量标签分布。
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