[发明专利]图像质量评估方法、装置、电子设备及机器可读存储介质

权利要求书

1.一种图像质量评估方法，其特征在于，包括：

将待评估图像输入图像质量评估模型，得到所述待评估图像的N种不同失真类型的评估分数；

其中，所述图像质量评估模型包括特征提取层和分数回归层，所述特征提取层用于提取输入图像的图像特征；所述分数回归层用于依据图像特征得到输入图像的N种不同失真类型的评估分数；N≥2，且N为整数。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述图像质量评估模型还包括特征增强层，用于对所述特征提取层提取的图像特征进行特征增强处理，得到增强特征，由所述分数回归层依据增强特征图像特征得到输入图像的N种不同失真类型的评估分数。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述特征增强处理包括特征融合处理；

所述特征增强层通过以下方式实现特征增强处理：

将所述特征提取层各层的输出特征处理为相同通道数，分别得到各层第一处理后的输出特征；

分别对所述各层第一处理后的输出特征进行上采样处理，得到各层第二处理后的输出特征；其中，所述各层第二处理后的输出特征的特征图大小相同；

对所述各层第二处理后的输出特征进行特征融合处理，得到融合特征。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述特征增强处理包括注意力机制处理；所述注意力机制处理包括空间注意力机制处理和/或通道注意力机制处理；

所述特征增强层通过以下方式实现特征增强处理：

依据注意力机制对所述图像特征进行处理，以确定所述图像特征在空间维度和/或通道维度中的特征依赖关系；

依据所述图像特征在空间维度和/或通道维度中的特征依赖关系，对所述图像特征进行增强处理，得到增强特征。

5.根据权利要求1-4任一项所述的方法，其特征在于，所述将待评估图像输入图像质量评估网络之前，还包括：

依据训练样本输入图像质量评估模型后输出的N种不同失真类型的评估分数，与所述训练样本的N种不同失真类型的标定分数，确定模型损失，并依据所述模型损失，通过反向传播方式对所述图像质量评估模型中各部分的模型参数进行优化调整。

6.一种图像质量评估装置，其特征在于，包括：

获取单元，用于获取待评估图像；

评估单元，用于将所述待评估图像输入图像质量评估模型，得到所述待评估图像的N种不同失真类型的评估分数；其中，所述图像质量评估模型包括特征提取层和分数回归层，所述特征提取层用于提取输入图像的图像特征；所述分数回归层用于依据图像特征得到输入图像的N种不同失真类型的评估分数；N≥2，且N为整数。

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述图像质量评估模型还包括特征增强层，用于对所述特征提取层提取的图像特征进行特征增强处理，得到增强特征，由所述分数回归层依据增强特征图像特征得到输入图像的N种不同失真类型的评估分数。

8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述特征增强处理包括特征融合处理；

所述特征增强层通过以下方式实现特征增强处理：

将所述特征提取层各层的输出特征处理为相同通道数，分别得到各层第一处理后的输出特征；

分别对所述各层第一处理后的输出特征进行上采样处理，得到各层第二处理后的输出特征；其中，所述各层第二处理后的输出特征的特征图大小相同；

对所述各层第二处理后的输出特征进行特征融合处理，得到融合特征。

9.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述特征增强处理包括注意力机制处理；所述注意力机制处理包括空间注意力机制处理和/或通道注意力机制处理；

所述特征增强层通过以下方式实现特征增强处理：

依据注意力机制对所述图像特征进行处理，以确定所述图像特征在空间维度和/或通道维度中的特征依赖关系；

依据所述图像特征在空间维度和/或通道维度中的特征依赖关系，对所述图像特征进行增强处理，得到增强特征。