[发明专利]一种图像处理方法及装置

说明书

本说明书公开了一种图像处理方法及装置，可先获取待评估的各图像，并针对每个待评估的图像，将该图像输入特征提取模型，确定该特征提取模型中至少两层卷积层输出的图像特征。之后，将确定出的各卷积层输出图像特征分别输入预设的各卷积层对应的池化层，得到各图像特征的特征向量，并根据确定出的各图像特征的特征向量，确定该图像的特征向量。最后将该图像的特征向量输入质量评价模型，确定该图像的质量评分，以根据各图像的质量评分进行图像处理。通过确定至少两层卷积层输出的图像特征，并根据输出的各图像特征对图像进行质量评估，避免了现有仅根据最后一层卷积层输出的图像特征对图像进行质量评估，导致评估不准确的问题。

技术领域

本申请涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种图像处理方法及装置。

背景技术

随着深度学习的发展，图像美学质量评估(Image Aesthetic QualityAssessment)也成为研究的热门方向。通过对图像进行美学质量评估的方式，确定各图像的美学质量，以在向用户展示图像时，优先展示美学质量较高的图像。

现有技术在确定图像的美学质量时，具体过程如下：首先，将待评估的图像输入预先训练的美学评估模型的卷积神经网络层(Convolutional Neural Networks，CNN)中，对该图像进行特征提取，之后将提取出的图像特征输入该美学评估模型的若干全连接层中，确定该图像的美学质量评分。其中，CNN层中包含多层卷积层。

但是，通过CNN层中的多层卷积层对该图像进行特征提取后，提取出的图像特征对图像进行了高度凝结，减少了图像中的色彩、纹理等特征信息，而图像的色彩、纹理是确定图像美学质量的重要因素。因此，通过多层卷积层提取出的图像特征，对图像进行美学质量评估往往不够准确。

发明内容

本说明书实施例提供一种图像处理方法及装置，用于部分解决现有技术中存在的上述问题。

本说明书实施例采用下述技术方案：

本说明书提供的一种图像处理方法，包括：

获取若干待评估的图像；

针对每个待评估的图像，将该图像输入预先训练的特征提取模型，确定所述特征提取模型中至少两层卷积层输出的图像特征；

将确定出的各卷积层输出图像特征分别输入预设的各卷积层对应的池化层，得到各图像特征的特征向量；

根据确定出的各图像特征的特征向量，确定该图像的特征向量；

将该图像的特征向量输入预先训练的质量评价模型，确定所述质量评价模型输出的该图像的质量评分；

根据各图像的质量评分，进行图像处理。

可选地，特征提取模型的训练过程如下：

获取若干图像，作为第一训练样本；

针对每个第一训练样本，将该第一训练样本的真实类别作为该第一训练样本的标注；

将该第一训练样本输入待训练的卷积神经网络模型，输出该第一训练样本的预测类别，所述卷积神经网络模型至少包含卷积神经网络层以及全连接层；

以最小化所述预测类别与该第一训练样本标注的真实类别之间的差异为目标，调整所述卷积神经网络模型中的模型参数；

将训练完成的所述卷积神经网络模型中除全连接层外的卷积神经网络模型，作为训练完成的特征提取模型。

可选地，质量评价模型的训练过程如下：

获取若干图像；

针对每个图像，将该图像输入预先训练的特征提取模型，确定所述特征提取模型中至少两层卷积层输出的图像特征；