[发明专利]图像质量评价方法、装置及设备在审
申请号: | 201611103174.6 | 申请日: | 2016-12-05 |
公开(公告)号: | CN106803246A | 公开(公告)日: | 2017-06-06 |
发明(设计)人: | 英豪 | 申请(专利权)人: | 乐视控股(北京)有限公司;乐视移动智能信息技术(北京)有限公司 |
主分类号: | G06T7/00 | 分类号: | G06T7/00 |
代理公司: | 北京三聚阳光知识产权代理有限公司11250 | 代理人: | 吴黎 |
地址: | 100025 北京市朝阳*** | 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 装置 设备 | ||
技术领域
本发明实施例涉及电子产品质量评价技术领域,具体涉及图像质量评价方法、装置及设备。
背景技术
照相机拍摄的图像质量分为主观评价及客观评价。客观图像质量评价是指通过照相机去拍摄一些反应该相机能力的照片,利用工具分析这些照片,得出相应反应图像质量指标的值。
通常照相机的整体性能能够更好地对用户进行引导,便于用户选择性价比较高的产品。在实现本发明的过程中,发明人发现:现有技术中,客观图像质量评价只是单一地计算各个指标的数值,然而,对于照相机的整体性能尚未有质量评价体系,因此,如何对照相机进行整体质量评价成为亟待解决的技术问题。
发明内容
有鉴于此,本发明实施例提供了一种图像质量评价方法、装置及设备,以解决对照相机进行整体质量评价的问题。
根据第一方面,本发明实施例提供了一种图像质量评价方法,包括:
获取待评价图像的图像数据;对图像数据进行各项指标评价得到用于分别表征各项指标性能的各个单项分值数据;根据各个单项分值数据得到待评价图像的整体分值数据。
可选地,根据各个单项分值数据得到待评价图像的整体分值数据,包括:基于各项指标对应的预设权重对各个单项分值数据加权得到待评价图像的整体分值数据。
可选地,根据各项指标的重要程度确定预设权重。
可选地,各项指标包括:锐度、色彩还原度、信噪比和不均匀性中任意组合。
根据第二方面,本发明实施例提供了一种图像质量评价装置,包括:
图像获取模块,用于获取待评价图像的图像数据;单项评价模块,用于对图像数据进行各项指标评价得到用于分别表征各项指标性能的各个单项分值数据;整体评价模块,用于根据各个单项分值数据得到待评价图像的整体分值数据。
可选地,整体评价模块包括:评价单元,用于基于各项指标对应的预设权重对各个单项分值数据加权得到待评价图像的整体分值数据。
可选地,整体评价模块还包括:权重单元,用于根据各项指标的重要程度确定预设权重。
可选地,各项指标包括:锐度、色彩还原度、信噪比和不均匀性中任意组合。
根据第三方面,本发明实施例提供了一种图像质量评价设备,包括:至少一个处理器;以及,与所述至少一个处理器通信连接的存储器;其中,所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令,所述指令被所述至少一个处理器执行,以使所述至少一个处理器能够执行第一方面或者第一方面的任意一种可选方式中所述的图像质量评价方法。
根据第四方面,本发明实施例提供了一种非暂态计算机可读存储介质,所述非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令,所述计算机指令用于使所述计算机执行第一方面或者第一方面的任意一种可选方式中所述的图像质量评价方法。
根据第五方面,本发明实施例提供了一种计算机程序产品,所述计算机程序产品包括存储在非暂态计算机可读存储介质上的计算程序,所述计算机程序包括程序指令,当所述程序指令被计算机执行时,使所述计算机执行第一方面或者第一方面的任意一种可选方式中所述的图像质量评价方法。
本发明实施例所提供的图像质量评价方法、装置及设备,由于根据各个指标分值数据得到待评价图像的整体分值数据,从而,实现了通过各个具体指标的分值数据对待评价图像进行整体质量评价得到整体评价数据。
附图说明
通过参考附图会更加清楚的理解本发明的特征和优点,附图是示意性的而不应理解为对本发明进行任何限制,在附图中:
图1示出了根据本发明实施例的一种图像质量评价方法的流程图;
图2示出了根据本发明实施例的一种图像质量评价的示意图;
图3示出了根据本发明实施例的电子设备的示意图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
为了解决对图像进行整体质量评价的问题,本实施例公开了一种图像质量评价方法,该方法适用于移动终端例如智能手机的图像质量评价,也适用于常用相机拍摄的图像质量评价,请参考图1,为该图像质量评价方法流程图,该图像质量评价方法包括:
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