[发明专利]真实失真图像质量智能评价方法、装置、设备及介质

权利要求书

1.一种真实失真图像质量智能评价方法，其特征在于，所述方法包括：

若接收到用户输入的真实失真图像集，对所述真实失真图像集中包含的每一待评价图像分别进行色彩转换以获取对应的图像明度信息；

根据预置的分层滤波模型对每一所述待评价图像的图像明度信息进行分层滤波得到每一所述待评价图像的多层明度成分信息；

根据预置的明度特征提取规则从每一所述待评价图像的多层明度成分信息中提取得到对应的图像明度特征信息；

根据预置的颜色特征提取规则从每一所述待评价图像中提取得到对应的图像颜色特征信息；

将所述图像明度特征信息及所述图像颜色特征信息整合为每一所述待评价图像的特征向量；

将每一所述待评价图像的特征向量输入预置的图像评价模型进行智能评价，得到每一所述待评价图像的评价结果。

2.根据权利要求1所述的真实失真图像质量智能评价方法，其特征在于，所述分层滤波模型包括卷积滤波规则、分层计算公式及分层阈值，所述根据预置的分层滤波模型对每一所述待评价图像的图像明度信息进行分层滤波得到每一所述待评价图像的多层明度成分信息，包括：

根据所述卷积滤波规则对每一所述待评价图像的图像明度信息进行卷积滤波处理得到首层低频明度成分信息；

将所述首层低频明度成分信息作为上一层低频明度成分信息，根据所述分层计算公式对所述上一层低频明度成分信息进行计算得到下一层低频明度成分信息；

判断所述下一层低频明度成分信息的层数值是否不小于所述分层阈值；

若所述下一层低频明度成分信息的层数值小于所述分层阈值，将所述下一层低频明度成分信息作为上一层低频明度成分信息并返回执行所述根据所述分层计算公式对所述上一层低频明度成分信息进行计算得到下一层低频明度成分信息的步骤；

若所述下一层低频明度成分信息的层数值不小于所述分层阈值，获取每一所述待评价图像的首层低频明度成分信息及计算得到的多个下一层低频明度成分信息，作为每一所述待评价图像的多层明度成分信息。

3.根据权利要求1所述的真实失真图像质量智能评价方法，其特征在于，所述明度特征提取规则包括明度范围计算公式，所述图像明度特征信息包括每一待评价图像的低频明度平均值及低频明度范围值，所述根据预置的明度特征提取规则从每一所述待评价图像的多层明度成分信息中提取得到对应的图像明度特征信息，包括：

分别计算每一所述待评价图像中每一层明度成分信息分别包含的像素明度值的平均值，得到每一所述待评价图像的多个低频明度平均值；

根据所述明度范围计算公式计算每一所述待评价图像中每一层明度成分信息的低频明度范围值，得到每一所述待评价图像的多个低频明度范围值。

4.根据权利要求3所述的真实失真图像质量智能评价方法，其特征在于，所述明度特征提取规则还包括低频明度绝对值计算公式，所述图像明度特征信息还包括每一待评价图像的低频明度绝对值，所述根据预置的明度特征提取规则从每一所述待评价图像的多层所述明度成分信息中提取得到对应的图像明度特征信息，包括：

根据所述低频明度绝对值计算公式对每一所述待评价图像中每一层明度成分信息的低频明度平均值及低频明度范围值分别进行计算，得到每一所述待评价图像的多个低频明度绝对值。

5.根据权利要求1所述的真实失真图像质量智能评价方法，其特征在于，所述颜色特征提取规则包括方差计算公式及偏度计算公式，所述图像颜色特征信息包括每一待评价图像的色度平均值、色度方差值及偏度值，所述根据预置的颜色特征提取规则从每一所述待评价图像中提取得到对应的图像颜色特征信息，包括：

分别计算每一所述待评价图像中每一颜色通道分别包含的像素色度值的平均值，得到每一所述待评价图像的多个色度平均值；

对每一所述待评价图像中每一颜色通道的像素色度值进行统计得到对应的色度梯度统计信息；

根据所述方差计算公式对每一所述颜色通道的色度梯度统计信息进行计算，得到每一所述待评价图像的多个色度方差值；

根据所述偏度计算公式及每一所述颜色通道的色度平均值对对应的色度梯度统计信息进行计算，得到每一所述待评价图像的多个偏度值。