[发明专利]图像质量值确定方法、装置、存储介质及电子装置

权利要求书

1.一种图像质量值确定方法，其特征在于，包括：

获取目标图像；

确定所述目标图像的第一质量值；

对所述目标图像中包括的第一图像进行灰度化处理，以得到灰度化图像，其中，所述第一图像中包括目标对象，且所述目标对象的图像与所述第一图像的比值大于第一阈值；

确定所述灰度化图像的倾斜度；

基于所述倾斜度以及所述第一质量值确定所述目标对象的图像的目标质量值。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，确定所述目标图像的第一质量值包括：

基于图像检测算法确定所述目标图像的第二质量值；

使用第一模型对所述目标对象的图像进行分析，以确定所述目标对象的图像的第三质量值，所述第一模型为使用多组第一训练数据通过机器学习训练出的，所述多组第一训练数据中的每组数据包括：图像和图像的质量值；

将所述第二质量值及所述第三质量值确定为所述第一质量值。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，基于所述倾斜度以及所述第一质量值确定所述目标对象的图像的目标质量值包括：

识别所述目标图像中包括的所述目标对象的目标类型；

确定所述灰度化图像的清晰度；

基于所述倾斜度、所述目标类型、所述清晰度、所述第二质量值以及所述第三质量值确定所述目标质量值。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，确定所述灰度化图像的清晰度包括：

基于预定算子对所述灰度化图像进行滤波处理，以确定所述灰度化图像在第一方向的第一梯度，以及所述灰度化图像的边缘图像；

确定所述边缘图像中包括的目标梯度大于第二阈值的所有梯度的梯度和；

获取所述灰度化图像的面积；

将所述梯度和与目标乘积的第一比值确定为所述清晰度，其中，所述目标乘积为所述面积和第一常数的乘积。

5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，识别所述目标图像中包括的所述目标对象的目标类型包括：

基于图像检测算法确定所述目标对象的类型；

在所述目标对象的类型指示所述目标对象为单层车牌的情况下，确定所述目标对象的图像的第一像素宽度，在所述第一像素宽度大于或等于第三阈值的情况下，确定所述目标类型为单层大车牌；在所述第一像素宽度小于所述第三阈值的情况下，确定所述目标类型为单层小车牌；

在所述目标对象的类型指示所述目标对象为双层车牌的情况下，确定所述目标对象的图像的第二像素宽度，在所述第二像素宽度大于或等于第四阈值的情况下，确定所述目标类型为双层大车牌；在所述第二像素宽度小于所述第四阈值的情况下，确定所述目标类型为双层小车牌。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，基于所述倾斜度、所述目标类型、所述清晰度、所述第二质量值以及所述第三质量值确定所述目标质量值包括：

对所述清晰度、所述第二质量值以及所述第三质量值求和以得到第一值，确定所述第一值与第二常数的第二比值；

在所述目标类型指示所述目标对象的类型为大车牌的情况下，将所述倾斜度与所述第二比值的乘积确定为所述目标质量值；

在所述目标类型指示所述目标对象的类型为小车牌的情况下，确定所述目标对象的宽度分数，将所述宽度分数、所述倾斜度以及所述第二比值三者的乘积确定为所述目标质量值。

7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，确定所述目标对象的宽度分数包括：

在确定所述目标对象为单层车牌的情况下，确定检测得到的所述目标对象的宽度与第三常数的第三比值，通过第一函数对所述第三比值进行处理，以得到所述宽度分数；

在确定所述目标对象为双层车牌的情况下，获取标准单层车牌的宽度与标准双层车牌的宽度的第四比值，确定检测得到的所述目标对象的宽度与第四常数的第五比值，通过第二函数对所述第四比值与所述第五比值的乘积进行处理，以得到所述宽度分数。