[发明专利]图像质量评估方法、装置、计算机设备及存储介质

权利要求书

1.一种图像质量评估方法，其特征在于，包括：

对待评估图像进行分块处理，得到多个待评估图像块；

对每个待评估图像块进行特征提取，得到所述每个待评估图像块的特征；

根据所述多个待评估图像块的特征，计算所述待评估图像的特征参数；

根据所述待评估图像的特征参数，和预先构造的自然图像模型的特征参数，计算所述待评估图像和所述自然图像模型的第一特征距离，所述自然图像模型的特征参数为基于未失真的自然图像得到的特征参数；

根据所述待评估图像的特征参数，和预先构造的失真图像模型的特征参数，计算所述待评估图像和所述失真图像模型的第二特征距离，所述失真图像模型的特征参数为基于失真图像得到的特征参数；

根据所述第一特征距离和所述第二特征距离，计算所述待评估图像的质量分值。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述待评估图像的特征参数包括：待评估特征均值和待评估特征协方差；相应的，所述自然图像模型的特征参数包括：自然特征均值和自然特征协方差，所述失真图像模型的特征参数包括：失真特征均值和失真特征协方差；

所述根据所述多个待评估图像块的特征，计算所述待评估图像的特征参数，包括：

根据所述多个待评估图像块的特征，采用预设的多元高斯模型进行拟合，得到所述待评估特征均值和所述待评估特征协方差。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

对所述自然图像和所述失真图像分别进行特征提取，得到所述自然图像的特征集合和所述失真图像的特征集合；

采用所述多元高斯模型对所述自然图像的特征集合进行拟合，得到所述自然特征均值和所述自然特征协方差；

采用所述多元高斯模型对所述失真图像的特征集合进行拟合，得到所述失真特征均值和所述失真特征协方差。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述对所述自然图像和所述失真图像分别进行特征提取，得到所述自然图像的特征集合和所述失真图像的特征集合，包括：

分别对所述自然图像和所述失真图像进行分块处理，得到多个自然图像块和多个失真图像块；

分别对所述多个自然图像块和所述多个失真图像块进行特征提取，得到所述自然图像的特征集合和所述失真图像的特征集合。

5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述分别对所述多个自然图像块和所述多个失真图像块进行特征提取，得到所述自然图像的特征集合和所述失真图像的特征集合，包括：

分别对所述多个自然图像块中的多个第一目标图像块进行MSCN的特征提取，得到所述多个第一目标图像块的MSCN系数，以及所述多个第一目标图像块的MSCN系数在多个旋转方向的系数；其中，所述MSCN表示平均对比归一化系数；

根据每个第一目标图像块的MSCN系数，以及所述每个第一目标图像块的MSCN系数在多个旋转方向的系数，得到所述每个第一目标图像块的多维特征，所述自然图像的特征集合包括：所述多个第一目标图像块的多维特征；

分别对所述多个失真图像块中的多个第二目标图像块进行MSCN的特征提取，得到所述多个第二目标图像块的MSCN系数，以及所述多个第二目标图像块的MSCN系数在多个旋转方向的系数；

根据每个第二目标图像块的MSCN系数，以及所述每个第二目标图像块的MSCN系数在多个旋转方向的系数，得到所述每个第二目标图像块的多维特征，所述失真图像的特征集合包括：所述多个第二目标图像块的多维特征。