[发明专利]图像质量评估方法、装置及存储介质

说明书

本发明公开了一种图像质量评估方法，该方法包括：解码原始码流，以获取目标图像以及所述目标图像对应的运动信息图，其中，所述运动信息图包括所述目标图像中的各个宏块的运动向量；根据所述运动信息图以及所述目标图像对应的显著度图获取所述目标图像对应的视频图像显著度图；根据所述视频图像显著度图确定所述目标图像的图像质量分数。本发明还公开了一种图像质量评估装置及存储介质，本发明通过获取目标图像的运动信息图以及显著度图，结合运动信息图以及显著度图对目标图像的图像质量进行评估，提高了视频图像评估的准确率以及节约了计算资源。

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及图像质量评估方法、装置及存储介质。

背景技术

在大数据平台中，每秒需要处理大量的视频图像，为了提高大数据引擎的计算效率，就需要对这些从视频中抽取出的图像做过滤，视频图像质量就是极为重要的参考标准之一。针对视频流图像，目前大数据平台采用最多的是计算视频图像的客观参数，如方差、图像熵、空间频率和梯度等，这些客观参数对视频图像的每一块内容的计算权重都是相等，导致视频图像评估的准确率低下，然而人类视觉系统往往只关注一些运动的，并且感兴趣的显著度区域，这就会导致一些背景区域清晰，而人们感兴趣的运动目标区域模糊的视频图像被选中，推给了大数据计算引擎，造成了计算资源的浪费。

上述内容仅用于辅助理解本发明的技术方案，并不代表承认上述内容是现有技术。

发明内容

本发明的主要目的在于提供一种图像质量评估方法、装置及存储介质，旨在提高视频图像评估的准确率，从而提高大数据引擎的计算效率。

为实现上述目的，本发明提供一种图像质量评估方法，所述图像质量评估方法的步骤包括：

解码原始码流，以获取目标图像对应的运动信息图，其中，所述运动信息图包括所述目标图像中的各个宏块的运动向量；

根据所述运动信息图以及所述目标图像的显著度图获取所述目标图像对应的视频图像显著度图；

根据所述视频图像显著度图确定所述目标图像的图像质量分数。

可选地，所述原始码流为H.264码流，所述解码原始码流，以获取目标图像对应的运动信息图的步骤包括：

获取所述H.264码流中的网络抽象层单元；

解码所述网络抽象层单元，以获取所述网络抽象层单元中的片数据包；

解码所述片数据包，以获取所述片数据包中各个宏块对应的宏块信息；

根据所述宏块信息确定各个宏块对应的运动向量，并根据各个宏块对应的运动向量确定所述运动信息图。

可选地，所述根据所述视频图像显著度图确定所述目标图像的图像质量分数的步骤包括：

根据所述视频图像显著度图确定所述目标图像中各个宏块对应的权重系数，并根据所述权重系数确定所述目标图像对应的权重矩阵；

获取所述目标图像对应的图像质量矩阵；

将所述权重矩阵与所述图像质量矩阵进行矩阵点乘运算，以获取结果矩阵；

将所述结果矩阵中各个元素进行累加，将累加后获取的结果作为所述目标图像的图像质量分数。

可选地，所述获取所述目标图像的图像质量矩阵的步骤包括：

采用预设算法计算所述目标图像各个宏块对应的质量指标值，其中，所述预设算法包括峰值信噪比算法、结构相似性算法、均方误差算法以及平均绝对误差算法的至少一种；

根据各个所述宏块的质量指标值生成所述图像质量矩阵。

可选地，所述将所述权重矩阵与所述图像质量矩阵进行矩阵点乘运算，以获取结果矩阵的步骤包括：