图像质量评估方法、装置、设备及存储介质

专利主权项内容

1.一种图像质量评估方法，其特征在于，包括：获取源图像质量评估数据集，并将所述源图像质量评估数据集划分为训练集和测试集，其中所述训练集和所述测试集中均包括多个图像块；对所述训练集中的图像块进行增广处理，得到初始训练集；将所述初始训练集和所述测试集中的图像块均进行归一化处理，得到待输入训练集和待输入测试集；将所述待输入训练集和待输入测试集均进行自适应性网格采样处理，得到中间训练集和中间测试集，并将所述中间训练集和中间测试集均进行掩码融合处理，得到预处理训练集和预处理测试集；根据预处理训练集对初始统一质量评估模型进行模型训练，得到中间评估模型，并根据预处理测试集对所述中间评估模型进行参数调整处理，得到目标评估模型；获取待评估图像集，并将所述待评估图像集依次进行增广处理和归一化处理，得到待评估样本集；将所述待评估样本集进行自适应性网格采样处理，得到中间待评估样本集；将所述中间待评估样本集进行掩码融合处理，得到待输入评估样本集；将所述待输入评估样本集输入所述目标评估模型，得到图像质量评估结果；所述中间训练集中的第一采样图像包括失真训练图像和参考训练图像，所述中间测试集中的第二采样图像包括失真测试图像和参考测试图像；所述将所述中间训练集和中间测试集均进行掩码融合处理，得到预处理训练集和预处理测试集，包括：将所述中间训练集中的失真训练图像和参考训练图像进行平均绝对误差MAE计算处理，得到代表所述训练集中的每个图像块差异的训练二维数组；将所述中间测试集中的失真测试图像和参考测试图像进行MAE计算处理，得到代表所述测试集中的每个图像块差异的测试二维数组；根据所述训练二维数组，确定训练掩码，并根据所述测试二维数组，确定测试掩码；将所述训练掩码进行复制采样和计算交集处理，得到目标训练掩码，其中所述目标训练掩码包括多个第一训练数值和多个第二训练数值，每个第一训练数值对应一个位置的失真训练图像，每个第二训练数值对应一个位置的参考训练图像；并将所述测试掩码进行复制采样和计算交集处理，得到目标测试掩码，其中所述目标测试掩码包括多个第一测试数值和多个第二测试数值，每个第一测试数值对应一个位置的失真测试图像，每个第二测试数值对应一个位置的参考测试图像；将所述目标训练掩码中的每个第一训练数值对应的一个位置的失真训练图像用相同位置对应的参考训练图像进行替换拼接处理，得到用于训练的掩码融合图像存为预处理训练集；将所述目标测试掩码中的每个第一测试数值对应的一个位置的失真测试图像用相同位置对应的参数测试图像进行替换拼接处理，得到用于测试的掩码融合图像存为预处理测试集。