[发明专利]图像压缩度识别方法、装置、设备及计算机可读存储介质

说明书

本发明提供一种图像压缩度识别方法，其包括：获取目标图像，并识别目标图像的目标物体边沿区域；使用预设尺寸对目标图像进行分割操作，以获取与目标物体边沿区域相关的目标图像块；将目标图像块的像素灰阶值输入至预设神经网络模型中，以计算目标图像块对应的清晰度；根据目标图像块对应的清晰度，计算目标图像的清晰度，从而获取目标图像的压缩度。本发明还提供一种图像压缩度识别装置，本发明基于目标物体边沿区域相关的目标图像块来获取目标图像的压缩度，降低了视频清晰度的识别误差以及识别成本，提高了视频清晰度识别的识别效率。

技术领域

本发明涉及图像识别领域，特别是涉及一种图像压缩度识别方法、装置、设备及计算机可读存储介质。

背景技术

在网络社交媒体中，图像和视频在获取、上传、处理、存储和传输的过程中，通常会经过多轮压缩处理。以JPEG(Joint Photographic Experts Group，联合图像专家小组)为代表的压缩算法虽然让上述过程更有效率，也不可避免地降低了图像和视频的显示质量，从而降低了用户体验。

有时用户创作一件具有各种特效的视频，通常会使用多个软件处理该视频，进而导致该视频经过了多次上传和处理。在这个过程中视频被多次压缩，产生了很多JPEG压缩痕迹，例如在图像或视频的边沿存在锯齿以及图像或视频的纯色区域具有马赛克效应等，这些压缩痕迹都严重的降低了视频图像的清晰度。

因此视频或图像的清晰度成为视频或图像的一个重要指标，现有的短视频应用的视频上传量非常大，现在往往是使用人工对视频清晰度进行标注，这样导致视频清晰度的标注是昂贵和低效的，且不同人工对视频清晰度的判断也是具有一定主观性的，从而导致标注的视频清晰度有时具有较大的误差。

发明内容

本发明实施例提供一种可方便、快捷且高效的进行视频清晰度识别的图像压缩度识别方法以及图像压缩度识别装置；以有效的解决现有的图像压缩度识别方法以及图像压缩度识别装置的视频清晰度的识别误差较大、成本高以及效率低的技术问题。

本发明实施例提供一种图像压缩度识别方法，其包括：

获取目标图像，并识别所述目标图像的目标物体边沿区域；

使用预设尺寸对所述目标图像进行分割操作，以获取与所述目标物体边沿区域相关的目标图像块；

将所述目标图像块的像素灰阶值输入至预设神经网络模型中，以计算所述目标图像块对应的清晰度；以及

根据所述目标图像块对应的清晰度，计算所述目标图像的清晰度，从而获取所述目标图像的压缩度。

本发明实施例还提供一种图像压缩度识别装置，其包括：

目标物体边沿区域识别模块，用于获取目标图像，并识别所述目标图像的目标物体边沿区域；

目标图像块获取模块，用于使用预设尺寸对所述目标图像进行分割操作，以获取与所述目标物体边沿区域相关的目标图像块；

目标图像块清晰度计算模块，用于将所述目标图像块的像素灰阶值输入至预设神经网络模型中，以计算所述目标图像块对应的清晰度；以及

目标图像清晰度计算模块，用于根据所述目标图像块对应的清晰度，计算所述目标图像的清晰度，从而获取所述目标图像的压缩度。

在本发明的图像压缩度识别装置中，所述图像压缩度识别装置还包括：

样本图像获取模块，用于获取具有压缩标识的样本物体边沿区域的多个样本图像；

样本图像块获取模块，用于使用预设尺寸对所述样本图像进行分割操作，以获取与所述样本物体边沿区域相关的样本图像块；

图像块清晰度属性设定模块，用于根据所述压缩标识，设定每个所述样本图像块的清晰度属性；以及