[发明专利]一种基于脑电特征的图像质量评价方法及装置

权利要求书

1.一种基于脑电特征的图像质量评价方法，其特征在于，所述方法包括：

获取待评价图像；

将所述待评价图像输入分数预测网络，获得由所述分数预测网络输出的图像质量分数；

其中，所述分数预测网络是以多个第一图像样本为训练样本、并以所述每个第一图像样本的标签质量分数为标签，对预设分数预测网络进行训练得到的；

其中，一个图像样本的标签质量分数为训练完成的标签分数网络针对该图像样本所输出的，所述标签分数网络的训练样本为多个携带客观质量等级的第二图像样本以及所述第二图像样本各自对应的脑电信号。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

以所述多个携带客观质量等级的第二图像样本以及所述多个第二图像样本各自对应的脑电信号，对预设标签分数网络进行训练，得到所述标签分数网络；

将所述多个第一图像样本对应的脑电信号输入所述标签分数网络，得到所述多个第一图像样本的标签质量分数；

以所述多个第一图像样本为训练样本、并以每个第一图像样本的标签质量分数为标签，对所述预设分数预测网络进行训练，得到所述分数预测网络。

3.根据权利要求2所述的方法，以所述多个携带客观质量等级的第二图像样本以及所述多个第二图像样本各自对应的脑电信号，对预设标签分数网络进行训练，得到所述标签分数网络，包括：

获得所述多个携带客观质量等级的第二图像样本以及所述多个第二图像样本各自对应的脑电信号；

将所述多段脑电信号成对输入所述预设标签分数网络的孪生模块，得到所述成对的脑电信号对应的成对的脑电特征向量；

计算所述每对脑电特征向量之间的第一距离；

通过所述第一距离以及所述每对脑电特征向量对应的图像的客观质量等级的异同情况，建立第一损失函数；

以最小化相同客观质量等级的图像对应的脑电特征向量之间的第一距离且最大化不同客观质量等级的图像对应的脑电特征向量之间的第一距离为目标，基于所述第一损失函数对所述预设标签分数网络进行训练，得到所述标签分数网络。

4.根据权利要求3所述的方法，获得所述多个携带客观质量等级的第二图像样本以及所述多个第二图像样本各自对应的脑电信号，包括：

对多张原始图像进行不同程度的有损压缩，得到每张原始图像对应的多张携带客观质量等级的压缩图像；

将所述多张原始图像和所述多张压缩图像，组成所述携带客观质量等级的第二图像样本；

采集用户观看所述第二图像样本时的脑电信号。

5.根据权利要求3所述的方法，将所述多段脑电信号成对输入所述预设标签分数网络的孪生模块，得到所述成对的脑电信号对应的成对的脑电特征向量之前，包括：

对所述多段脑电信号进行预处理，包括：

加载脑电信号，定位电极；

采用TP9和TP10电极对所述脑电信号进行重参考；

删除重参考后的脑电信号中的无效信号，得到基础脑电信号；

对所述基础脑电信号进行4-40HZ的带通滤波；

提取有效时间段内的所述滤波后的基础脑电信号，得到时间有效脑电信号；

将所述时间有效脑电信号划分成多段，得到多段脑电信号；

采用独立成分分析，提取所述多段脑电信号中的成分有效脑电信号；

对所述成分有效脑电信号中的其他噪声信号进行去噪，得到预处理后的脑电信号。

6.根据权利要求3所述的方法，所述第一损失函数采用对比损失函数，通过以下公式得到：

其中，L表示所述第一损失函数，d表示所述每对脑电特征向量的第一距离，m是预先设定好的阈值，N表示同时输入预设标签分数网络的脑电信号数量。