[发明专利]一种确定图像质量的方法及装置

说明书

本发明实施例提供了一种确定图像质量的方法及装置，所述方法包括：获取待分析的第一图像；识别所述第一图像中的车辆，并确定包含所述车辆所在区域的第二图像；将所述第二图像输入预先训练的卷积神经网络中，得到所述第一图像的质量等级；其中，所述卷积神经网络是根据各包含第一样本图像中车辆所在区域的第二样本图像，以及各第二样本图像的质量等级标定结果训练得到的。本发明实施例能够提高图像质量确定的效率和准确性。

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，特别是涉及一种确定图像质量的方法及装置。

背景技术

在交通监控领域，通常会在路口、卡口等地方安装图像采集设备，以获得包含车辆的图像，进而根据该图像获取相关的车辆信息。具体地，图像采集设备可以对其采集区域进行检测，当检测到有车辆通过时，抓拍得到包含车辆的监控图像。图像采集设备采集到包含车辆的图像后，还可以对各图像进行分析，以获得相关的车辆信息，如，车牌信息、车辆品牌信息、归属地等。

随着视频监控技术的发展，图像采集设备的普及度越来越高，对图像采集设备性能的要求也越来越高。性能较好的图像采集设备，其采集的图像质量也较高，通过对其采集的图像进行分析，能够准确地获取到图像中包括的车辆的相关信息；而性能较差的图像采集设备，其采集的图像质量也较低，通过对其采集的图像进行分析，可能获取不到准确的车辆的相关信息，甚至获取不到图像中包括的车辆的相关信息。因此，需要一种确定图像质量的方法，进而针对图像质量较差的图像采集设备进行性能改善，以提高图像采集设备的性能。

现有的确定图像质量的方法，主要是针对各图像采集设备采集的图像，由人工对各图像进行核对，确定各图像的质量。而这种方法操作过程耗时较长，且主观因素对图像质量确定结果的影响较大，从而导致图像质量确定的效率和准确性均较低。

发明内容

本发明实施例的目的在于提供一种确定图像质量的方法及装置，以提高图像质量确定的效率和准确性。具体技术方案如下：

第一方面，本发明实施例提供了一种确定图像质量的方法，所述方法包括：

获取待分析的第一图像；

识别所述第一图像中的车辆，并确定包含所述车辆所在区域的第二图像；

将所述第二图像输入预先训练的卷积神经网络中，得到所述第一图像的质量等级；其中，所述卷积神经网络是根据各包含第一样本图像中车辆所在区域的第二样本图像，以及各第二样本图像的质量等级标定结果训练得到的。

可选地，将所述第二图像输入预先训练的卷积神经网络中之前，所述方法还包括：

根据所述第二图像的特征信息，计算所述第二图像的清晰度，并判断所述清晰度是否大于预设阈值；其中，所述特征信息包括以下至少一项：亮度和对比度；

将所述第二图像输入预先训练的卷积神经网络中的步骤包括：

当所述清晰度大于所述预设阈值时，将所述第二图像输入预先训练的卷积神经网络中。

可选地，所述判断所述清晰度是否大于预设阈值之后，所述方法还包括：

当所述清晰度不大于所述预设阈值时，确定所述第一图像的质量等级为预定等级。

可选地，当所述特征信息包括亮度和对比度时，所述根据所述第二图像的特征信息，计算所述第二图像的清晰度的步骤包括：

计算所述第二图像的平均亮度，以及所述第二图像的对比度；

根据预设的平均亮度对应的第一权值、以及对比度对应的第二权值，对所述第二图像的平均亮度、以及所述第二图像的对比度进行加权计算，得到所述第二图像的清晰度。

可选地，所述获取待分析的第一图像之后，所述方法还包括：