[发明专利]图像评价方法

摘要

本发明涉及图像处理技术领域，具体而言，涉及图像评价方法。本发明提供的图像评价方法，建立了IAFA数据库，并基于IAFA数据库，区分图像类别，分别采用多任务学习方法和单任务方法，分别得到多个第一最终模型和多个第二最终模型，将每种类别的待测图像分别输入到与之类别相匹配的第一最终模型中，或将每种类别的待测图像分别输入到与之类别相匹配的分别用于评价构图、亮度、颜色、景深及整体美感的第二最终模型中，以实现对每种类别的待测图像的高/低构图美感品质评价、高/低亮度美感品质评价、高/低颜色美感品质评价、高/低景深美感品质及高低整体美感品质评价，从而实现对图像美感品质进行细致评价。

主权项

一种图像评价方法，用于评价图像美感品质，其特征在于，所述方法包括：建立IAFA数据库，所述IAFA数据库存储有多个图像，每个图像带有高/低构图美感品质标签、高/低亮度美感品质标签、高/低颜色美感品质标签、高/低景深美感品质标签及高/低整体美感品质标签；将所述IAFA数据库内的图像分为训练集和测试集，对所述训练集内的图像数量进行扩充，得到扩充训练集；基于所述扩充训练集，不区分图像类别，采用多任务学习方法，对多个卷积神经网络同时进行高/低构图美感品质、高/低亮度美感品质、高/低颜色美感品质、高/低景深美感品质及高/低整体美感品质分类的训练，得到多个第一模型；基于所述测试集，区分图像类别，对所述多个第一模型进行测试，根据第一预设规则针对每个图像类别从所述多个第一模型选取一个作为第二模型；基于所述扩充训练集，区分图像类别，采用多任务学习方法，采用所述第二模型分别对每种类别的图像进行高/低构图美感品质、高/低亮度美感品质、高/低颜色美感品质、高/低景深美感品质及高/低整体美感品质分类的训练，针对每个图像类别分别得到一个第一最终模型；将每种类别的待测图像分别输入到与之类别相匹配的第一最终模型中，实现对每种类别的待测图像的高/低构图美感品质评价、高/低亮度美感品质评价、高/低颜色美感品质评价、高/低景深美感品质评价及高/低整体美感品质评价。