图像画质参数的智能调节方法及装置与流程

1.本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种图像画质参数的智能调节方法及装置。


背景技术：

2.随着智能显示设备的快速发展，智能显示设备的图像显示质量越来越高。优异的图像显示质量，能够让观众充分地感受到图像的清晰度、色彩丰富度、立体感以及色彩舒适感等等，从而观众能够享受到智能显示设备所带来的惊艳视觉效果。
3.目前，要改善图像的显示质量，一般需要对图像的画质参数(如对比度、亮度等)进行调节，而较为常用的图像画质参数调节方法为通过对图像中所识别到的场景类别与预先存储好的现实场景类别库之间的匹配，计算所识别到的场景类别对应的场景置信度，从而通过该场景置信度调节图像画质参数，改善图像的显示效果。然而，通过实践发现，传统的图像画质参数调节方法所能够识别的场景类别具有局限性，对于一些特殊的场景类别难以与现实场景类别库进行匹配，进而难以根据该场景类别对应的场景置信度来对图像画质参数做出精确调节，从而导致图像的显示效果不能够得到有效改善。可见，提供一种能够对图像画质参数进行精准调节的方法尤为重要。


技术实现要素：

4.本发明所要解决的技术问题在于，提供一种图像画质参数的智能调节的方法及装置，能够解决传统画质调参方法中图像场景类别识别受限的问题，还能够通过对图像局部区域(人脸及肤色区域)的画质调参，提升整体图像的画质调参精准性，进而增强整体图像的画质效果，从而提升用户的视觉体验。
5.为了解决上述技术问题，本发明第一方面公开了一种图像画质参数的智能调节方法，所述方法包括：
6.通过目标识别模型，对待识别的目标图像执行图像识别操作，得到所述目标图像对应的图像识别结果；所述目标识别模型包括场景识别模型、人脸检测模型以及肤色检测模型；
7.根据所述图像识别结果，确定所述目标图像的图像信息集合；所述目标图像的图像信息集合包括所述目标图像的场景信息集合，所述场景信息集合中的每个场景信息包括每个场景类别对应的场景置信度；
8.根据所述场景信息集合，确定与所述目标图像相匹配的第一图像画质参数；
9.根据所述第一图像画质参数，对所述目标图像的当前图像画质参数执行第一调节操作。
10.作为一种可选的实施方式，在本发明第一方面中，每个所述场景类别均存在对应的预设场景置信度阈值组，每个所述场景类别对应的预设场景置信度阈值组包括该场景类别对应的最大场景置信度阈值以及最小场景置信度阈值；
11.所述根据所述场景信息集合，确定与所述目标图像相匹配的第一图像画质参数，包括：
12.根据每个所述场景类别对应的场景置信度，从所有所述场景类别中确定出第一待定场景类别；所述第一待定场景类别为在所有所述场景类别中对应的场景置信度最大的场景类别；
13.分析所述第一待定场景类别对应的场景置信度与所述第一待定场景类别对应的预设场景置信度阈值组的比较情况；
14.基于所述第一待定场景类别对应的场景置信度与所述第一待定场景类别对应的预设场景置信度阈值组的比较情况，确定与所述目标图像相匹配的第一图像画质参数。
15.作为一种可选的实施方式，在本发明第一方面中，所述基于所述第一待定场景类别对应的场景置信度与所述第一待定场景类别对应的预设场景置信度阈值组的比较情况，确定与所述目标图像相匹配的第一图像画质参数，包括：
16.当所述第一待定场景类别对应的场景置信度小于所述第一待定场景类别对应的最小场景置信度阈值时，将预设图像画质参数确定为与所述目标图像相匹配的第一图像画质参数；
17.当所述第一待定场景类别对应的场景置信度大于等于所述第一待定场景类别对应的最大场景置信度阈值时，根据所述第一待定场景类别对应的场景置信度，确定与所述目标图像相匹配的第一图像画质参数；
18.当所述第一待定场景类别对应的场景置信度大于等于所述第一待定场景类别对应的最小场景置信度阈值且小于所述第一待定场景类别对应的最大场景置信度阈值时，从所有所述场景类别中确定出除所述第一待定场景类别之外的所有第二待定场景类别；每个所述第二待定场景类别对应的场景置信度均大于等于该第二待定场景类别对应的最小场景置信度阈值；
19.计算所述第一待定场景类别对应的场景置信度与每个所述第二待定场景类别对应的场景置信度的场景置信度之和；
20.从所有所述第二待定场景类别中确定出所述场景置信度之和大于等于预设混合场景置信度阈值的所有第二待定场景类别，作为所有第三待定场景类别；
21.根据所述第一待定场景类别对应的场景置信度以及所有所述第三待定场景类别对应的场景置信度，确定与所述目标图像相匹配的第一图像画质参数。
22.作为一种可选的实施方式，在本发明第一方面中，所述根据所述第一待定场景类别对应的场景置信度以及所有所述第三待定场景类别对应的场景置信度，确定与所述目标图像相匹配的第一图像画质参数，包括：
23.针对所述第一待定场景类别以及所有所述第三待定场景类别，对所述目标图像执行场景特征提取操作，得到所述第一待定场景类别对应的第一场景特征以及每个所述第三待定场景类别对应的第二场景特征；
24.根据所述第一场景特征以及所有所述第二场景特征，对所述第一待定场景类别对应的场景置信度以及所有所述第三待定场景类别对应的场景置信度执行调校操作，得到调校后的所述第一待定场景类别对应的场景置信度以及所有所述第三待定场景类别对应的场景置信度；
25.根据调整后的所述第一待定场景类别对应的场景置信度以及所有所述第三待定场景类别对应的场景置信度，确定与所述目标图像相匹配的第一图像画质参数。
26.作为一种可选的实施方式，在本发明第一方面中，在所述根据所述第一图像画质参数，对所述目标图像的当前图像画质参数执行第一调节操作之前，所述方法还包括：
27.判断所述目标图像的图像信息集合中是否还包括所述目标图像的目标区域信息集合；所述目标区域信息集合包括肤色区域信息集合，或者，所述肤色区域信息集合以及人脸区域信息集合，所述肤色区域信息集合中的每个肤色区域信息包括每个肤色区域的第一肤色置信度，所述人脸区域信息集合中的每个人脸区域信息包括每个人脸区域的第二肤色置信度；
28.当判断出所述目标图像的图像信息集合中不包括所述目标图像的目标区域信息集合时，触发执行所述的根据所述第一图像画质参数，对所述目标图像的当前图像画质参数执行第一调节操作的步骤；
29.当判断出所述目标图像的图像信息集合中还包括所述目标图像的目标区域信息集合时，根据所述目标区域信息集合，确定与所述目标图像相匹配的第二图像画质参数；
30.根据所述第一图像画质参数以及所述第二图像画质参数，对所述目标图像的当前图像画质参数执行第二调节操作。
31.作为一种可选的实施方式，在本发明第一方面中，所述根据所述目标区域信息集合，确定与所述目标图像相匹配的第二图像画质参数，包括：
32.当所述目标区域信息集合只包括所述肤色区域信息集合时，根据所有所述肤色区域的第一肤色置信度，从所有所述肤色区域中确定出所述肤色区域的第一肤色置信度大于等于预设第一置信度阈值的所有肤色区域，作为所有第一目标肤色区域；
33.根据所有所述第一目标肤色区域的第一肤色置信度，确定与所述目标图像相匹配的第二图像画质参数；
34.当所述目标区域信息集合包括所述肤色区域信息集合以及所述人脸区域信息集合时，根据所有所述肤色区域的第一肤色置信度以及所有所述人脸区域的第二肤色置信度，确定与所述目标图像相匹配的第二图像画质参数。
35.作为一种可选的实施方式，在本发明第一方面中，所述根据所有所述肤色区域的第一肤色置信度以及所有所述人脸区域的第二肤色置信度，确定与所述目标图像相匹配的第二图像画质参数，包括：
36.根据所有所述人脸区域，从所有所述肤色区域中确定出与对应的人脸区域重叠的所有第一待处理区域，以及从所有所述肤色区域中确定出不与对应的人脸区域重叠的所有第二待处理区域；
37.根据每个所述第一待处理区域的位置信息，确定每个所述第一待处理区域的第一权重以及每个所述第二待处理区域的第二权重；每个所述第一待处理区域的位置信息包括该第一待处理区域与所有所述第二待处理区域之间的距离远近情况；
38.根据每个所述第一待处理区域的第一权重，对每个所述第一待处理区域所对应的人脸区域的第二肤色置信度执行调校操作，以更新所有所述人脸区域的第二肤色置信度，以及根据每个所述第二待处理区域的第二权重，对每个所述第二待处理区域所对应的肤色区域的第一肤色置信度执行调校操作，以更新所有所述肤色区域的第一肤色置信度；
39.在更新完毕所有所述肤色区域的第一肤色置信度以及所有所述人脸区域的第二肤色置信度之后，根据所有所述肤色区域的第一肤色置信度，从所有所述肤色区域中确定出所述肤色区域的第一肤色置信度大于等于所述预设第一置信度阈值的所有肤色区域，作为所有第二目标肤色区域，以及根据所有所述人脸区域的第二肤色置信度，从所有所述人脸区域中确定出所述人脸区域的第二肤色置信度大于等于预设第二置信度阈值的所有人脸区域，作为所有目标人脸区域；
40.根据所有所述第二目标肤色区域的第一肤色置信度以及所有所述目标人脸区域的第二肤色置信度，确定与所述目标图像相匹配的第二图像画质参数。
41.本发明第二方面公开了一种图像画质参数的智能调节装置，所述装置包括：
42.图像识别模块，用于通过目标识别模型，对待识别的目标图像执行图像识别操作，得到所述目标图像对应的图像识别结果；所述目标识别模型包括场景识别模型、人脸检测模型以及肤色检测模型；
43.第一确定模块，用于根据所述图像识别结果，确定所述目标图像的图像信息集合；所述目标图像的图像信息集合包括所述目标图像的场景信息集合，所述场景信息集合中的每个场景信息包括每个场景类别对应的场景置信度；
44.第二确定模块，用于根据所述场景信息集合，确定与所述目标图像相匹配的第一图像画质参数；
45.调节模块，用于根据所述第一图像画质参数，对所述目标图像的当前图像画质参数执行第一调节操作。
46.作为一种可选的实施方式，在本发明第二方面中，每个所述场景类别均存在对应的预设场景置信度阈值组，每个所述场景类别对应的预设场景置信度阈值组包括该场景类别对应的最大场景置信度阈值以及最小场景置信度阈值；
47.所述第二确定模块，包括：
48.第一确定子模块，用于根据每个所述场景类别对应的场景置信度，从所有所述场景类别中确定出第一待定场景类别；所述第一待定场景类别为在所有所述场景类别中对应的场景置信度最大的场景类别；
49.分析子模块，用于分析所述第一待定场景类别对应的场景置信度与所述第一待定场景类别对应的预设场景置信度阈值组的比较情况；
50.第二确定子模块，用于基于所述第一待定场景类别对应的场景置信度与所述第一待定场景类别对应的预设场景置信度阈值组的比较情况，确定与所述目标图像相匹配的第一图像画质参数。
51.作为一种可选的实施方式，在本发明第二方面中，所述第二确定子模块，包括：
52.确定单元，用于当所述第一待定场景类别对应的场景置信度小于所述第一待定场景类别对应的最小场景置信度阈值时，将预设图像画质参数确定为与所述目标图像相匹配的第一图像画质参数；当所述第一待定场景类别对应的场景置信度大于等于所述第一待定场景类别对应的最大场景置信度阈值时，根据所述第一待定场景类别对应的场景置信度，确定与所述目标图像相匹配的第一图像画质参数；当所述第一待定场景类别对应的场景置信度大于等于所述第一待定场景类别对应的最小场景置信度阈值且小于所述第一待定场景类别对应的最大场景置信度阈值时，从所有所述场景类别中确定出除所述第一待定场景
类别之外的所有第二待定场景类别；每个所述第二待定场景类别对应的场景置信度均大于等于该第二待定场景类别对应的最小场景置信度阈值；
53.计算单元，用于计算所述第一待定场景类别对应的场景置信度与每个所述第二待定场景类别对应的场景置信度的场景置信度之和；
54.所述确定单元，还用于从所有所述第二待定场景类别中确定出所述场景置信度之和大于等于预设混合场景置信度阈值的所有第二待定场景类别，作为所有第三待定场景类别；根据所述第一待定场景类别对应的场景置信度以及所有所述第三待定场景类别对应的场景置信度，确定与所述目标图像相匹配的第一图像画质参数。
55.作为一种可选的实施方式，在本发明第二方面中，所述确定单元根据所述第一待定场景类别对应的场景置信度以及所有所述第三待定场景类别对应的场景置信度，确定与所述目标图像相匹配的第一图像画质参数的方式具体为：
56.针对所述第一待定场景类别以及所有所述第三待定场景类别，对所述目标图像执行场景特征提取操作，得到所述第一待定场景类别对应的第一场景特征以及每个所述第三待定场景类别对应的第二场景特征；
57.根据所述第一场景特征以及所有所述第二场景特征，对所述第一待定场景类别对应的场景置信度以及所有所述第三待定场景类别对应的场景置信度执行调校操作，得到调校后的所述第一待定场景类别对应的场景置信度以及所有所述第三待定场景类别对应的场景置信度；
58.根据调整后的所述第一待定场景类别对应的场景置信度以及所有所述第三待定场景类别对应的场景置信度，确定与所述目标图像相匹配的第一图像画质参数。
59.作为一种可选的实施方式，在本发明第二方面中，所述装置还包括：
60.判断模块，用于在所述调节模块根据所述第一图像画质参数，对所述目标图像的当前图像画质参数执行第一调节操作之前，判断所述目标图像的图像信息集合中是否还包括所述目标图像的目标区域信息集合；所述目标区域信息集合包括肤色区域信息集合，或者，所述肤色区域信息集合以及人脸区域信息集合，所述肤色区域信息集合中的每个肤色区域信息包括每个肤色区域的第一肤色置信度，所述人脸区域信息集合中的每个人脸区域信息包括每个人脸区域的第二肤色置信度；当判断出所述目标图像的图像信息集合中不包括所述目标图像的目标区域信息集合时，触发所述调节模块执行所述的根据所述第一图像画质参数，对所述目标图像的当前图像画质参数执行第一调节操作的步骤；
61.第三确定模块，用于当所述判断模块判断出所述目标图像的图像信息集合中还包括所述目标图像的目标区域信息集合时，根据所述目标区域信息集合，确定与所述目标图像相匹配的第二图像画质参数；
62.所述调节模块，还用于根据所述第一图像画质参数以及所述第二图像画质参数，对所述目标图像的当前图像画质参数执行第二调节操作。
63.作为一种可选的实施方式，在本发明第二方面中，所述第三确定模块，包括：
64.第三确定子模块，用于当所述目标区域信息集合只包括所述肤色区域信息集合时，根据所有所述肤色区域的第一肤色置信度，从所有所述肤色区域中确定出所述肤色区域的第一肤色置信度大于等于预设第一置信度阈值的所有肤色区域，作为所有第一目标肤色区域；根据所有所述第一目标肤色区域的第一肤色置信度，确定与所述目标图像相匹配
的第二图像画质参数；当所述目标区域信息集合包括所述肤色区域信息集合以及所述人脸区域信息集合时，根据所有所述肤色区域的第一肤色置信度以及所有所述人脸区域的第二肤色置信度，确定与所述目标图像相匹配的第二图像画质参数。
65.作为一种可选的实施方式，在本发明第二方面中，所述第三确定子模块根据所有所述肤色区域的第一肤色置信度以及所有所述人脸区域的第二肤色置信度，确定与所述目标图像相匹配的第二图像画质参数的方式具体为：
66.根据所有所述人脸区域，从所有所述肤色区域中确定出与对应的人脸区域重叠的所有第一待处理区域，以及从所有所述肤色区域中确定出不与对应的人脸区域重叠的所有第二待处理区域；
67.根据每个所述第一待处理区域的位置信息，确定每个所述第一待处理区域的第一权重以及每个所述第二待处理区域的第二权重；每个所述第一待处理区域的位置信息包括该第一待处理区域与所有所述第二待处理区域之间的距离远近情况；
68.根据每个所述第一待处理区域的第一权重，对每个所述第一待处理区域所对应的人脸区域的第二肤色置信度执行调校操作，以更新所有所述人脸区域的第二肤色置信度，以及根据每个所述第二待处理区域的第二权重，对每个所述第二待处理区域所对应的肤色区域的第一肤色置信度执行调校操作，以更新所有所述肤色区域的第一肤色置信度；
69.在更新完毕所有所述肤色区域的第一肤色置信度以及所有所述人脸区域的第二肤色置信度之后，根据所有所述肤色区域的第一肤色置信度，从所有所述肤色区域中确定出所述肤色区域的第一肤色置信度大于等于所述预设第一置信度阈值的所有肤色区域，作为所有第二目标肤色区域，以及根据所有所述人脸区域的第二肤色置信度，从所有所述人脸区域中确定出所述人脸区域的第二肤色置信度大于等于预设第二置信度阈值的所有人脸区域，作为所有目标人脸区域；
70.根据所有所述第二目标肤色区域的第一肤色置信度以及所有所述目标人脸区域的第二肤色置信度，确定与所述目标图像相匹配的第二图像画质参数。
71.本发明第三方面公开了另一种图像画质参数的智能调节装置，所述装置包括：
72.存储有可执行程序代码的存储器；
73.与所述存储器耦合的处理器；
74.所述处理器调用所述存储器中存储的所述可执行程序代码，执行本发明第一方面公开的图像画质参数的智能调节方法。
75.本发明第四方面公开了一种计算机可存储介质，所述计算机存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令被调用时，用于执行本发明第一方面公开的图像画质参数的智能调节方法。
76.与现有技术相比，本发明实施例具有以下有益效果：
77.本发明实施例中，通过目标识别模型，对待识别的目标图像执行图像识别操作，得到目标图像对应的图像识别结果；根据图像识别结果，确定目标图像的图像信息集合；根据场景信息集合，确定与目标图像相匹配的第一图像画质参数；根据第一图像画质参数，对目标图像的当前图像画质参数执行第一调节操作。可见，实施本发明能够通过识别模型对图像进行识别后，依据直接得到的场景类别置信度对图像作全局画质调参，还能够依据直接得到的人脸及非人脸区域的肤色置信度对图像作局部画质调参，可以无需与现实场景类别
库进行场景特征匹配来得到场景类别置信度，这样，不仅解决了传统图像画质调参方法中图像场景类别识别受限的问题，还通过对图像局部区域(人脸及肤色区域)的画质调参，提升了整体图像的画质调参精准性，进而增强了整体图像的画质效果，从而提升了用户的视觉体验。
附图说明
78.为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
79.图1是本发明实施例公开的一种图像画质参数的智能调节方法的流程示意图；
80.图2是本发明实施例公开的另一种图像画质参数的智能调节方法的流程示意图；
81.图3是本发明实施例公开的一种图像画质参数的智能调节装置的结构示意图；
82.图4是本发明实施例公开的另一种图像画质参数的智能调节装置的结构示意图；
83.图5是本发明实施例公开的又一种图像画质参数的智能调节装置的结构示意图。
具体实施方式
84.为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
85.本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别不同对象，而不是用于描述特定顺序。此外，术语“包括”和“具有”以及它们任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。例如包含了一系列步骤或单元的过程、方法、装置、产品或端没有限定于已列出的步骤或单元，而是可选地还包括没有列出的步骤或单元，或可选地还包括对于这些过程、方法、产品或端固有的其他步骤或单元。
86.在本文中提及“实施例”意味着，结合实施例描述的特定特征、结构或特性可以包含在本发明的至少一个实施例中。在说明书中的各个位置出现该短语并不一定均是指相同的实施例，也不是与其它实施例互斥的独立的或备选的实施例。本领域技术人员显式地和隐式地理解的是，本文所描述的实施例可以与其它实施例相结合。
87.本发明公开了一种图像画质参数的智能调节方法及装置，能够解决传统画质调参方法中图像场景类别识别受限的问题，还能够通过对图像局部区域(人脸及肤色区域)的画质调参，提升整体图像的画质调参精准性，进而增强整体图像的画质效果，从而提升用户的视觉体验。以下分别进行详细说明。
88.实施例一
89.请参阅图1，图1是本发明实施例公开的一种图像画质参数的智能调节方法的流程示意图。其中，图1所描述的图像画质参数的智能调节方法可以应用在对智能电视机、智能手机等智能显示设备的图像画质参数调节工作中，还可以应用在对直播视频、视频会议等网络服务产品的图像画质参数调节工作中，本发明实施例不做限定。可选的，该方法可以由
图像处理系统实现，该图像处理系统可以集成在图像处理设备，可以是用于对图像处理(画质调参)流程进行管理的本地服务器或云端服务器等，本发明实施例不做限定。如图1所示，该图像画质参数的智能调节方法可以包括以下操作：
90.101、通过目标识别模型，对待识别的目标图像执行图像识别操作，得到目标图像对应的图像识别结果。
91.在本发明实施例中，其中，目标识别模型包括场景识别模型、人脸检测模型以及肤色检测模型。进一步的，通过目标识别模型，对待识别的目标图像执行图像识别操作，得到目标图像对应的图像识别结果，可以包括：通过第一识别模型，对待识别的目标图像执行第一识别操作，得到目标图像的第一识别结果，以及通过第二识别模型，对目标图像执行第二识别操作，得到目标图像的第二识别结果；第一识别模型包括场景识别模型以及人脸检测模型，第二识别模型包括肤色检测模型；将目标图像的第一识别结果以及目标图像的第二识别结果，确定为目标图像对应的图像识别结果。
92.102、根据图像识别结果，确定目标图像的图像信息集合。
93.在本发明实施例中，其中，目标图像的图像信息集合包括目标图像的场景信息集合，而场景信息集合中的每个场景信息包括每个场景类别对应的场景置信度。可选的，场景类别可以为蓝天、草地、建筑、人物、水果、鲜花、美食、山、雪景等等。具体的，图像识别结果可以理解为场景识别模型、人脸检测模型以及肤色检测模型对目标图像进行识别后，所得到的与场景、人脸以及肤色相关的识别结果，如场景类别对应的置信度、场景区域位置、人脸个数、人脸区域位置、人脸区域对应的肤色置信度、肤色区域位置、肤色区域对应的肤色置信度、非肤色区域位置等等。其中，与人脸以及肤色相关的识别结果不一定能够被识别出来，这是由于目标图像中不存在人脸区域及肤色区域，或者人脸区域及肤色区域的区域大小过小所造成的。进一步的，若与人脸以及肤色相关的识别结果能够被识别出来，则可以根据图像识别结果，确定目标图像的人脸区域信息以及肤色区域信息。
94.103、根据场景信息集合，确定与目标图像相匹配的第一图像画质参数。
95.在本发明实施例中，具体的，根据场景信息集合，可以确定出与目标图像相匹配的全局区域画质参数，其中，若与人脸以及肤色相关的识别结果能够被识别出来，则还可以根据人脸区域信息以及肤色区域信息，确定出与目标图像相匹配的局部区域(人脸区域以及肤色区域)画质参数。
96.104、根据第一图像画质参数，对目标图像的当前图像画质参数执行第一调节操作。
97.在本发明实施例中，其中，第一图像画质参数可以理解为针对目标图像中的场景类别所对应的预设亮度、预设对比度、预设饱和度、预设色调、预设色温以及预设清晰度等等，而目标图像的当前图像画质参数可以理解为目标图像的当前亮度、当前对比度、当前饱和度、当前色调、当前色温以及当前清晰度等等。
98.可见，实施本发明实施例能够通过识别模型对图像进行识别后，依据直接得到的场景类别置信度对图像作全局画质调参，还能够依据直接得到的人脸及非人脸区域的肤色置信度对图像作局部画质调参，可以无需与现实场景类别库进行场景特征匹配来得到场景类别置信度，这样，不仅解决了传统画质调参方法中图像场景类别识别受限的问题，还通过对图像局部区域(人脸及肤色区域)的画质调参，提升了整体图像的画质调参精准性，进而
增强了整体图像的画质效果，从而提升了用户的视觉体验。
99.在一个可选的实施例中，上述步骤103中的根据场景信息集合，确定与目标图像相匹配的第一图像画质参数，包括：
100.根据每个场景类别对应的场景置信度，从所有场景类别中确定出第一待定场景类别；
101.分析第一待定场景类别对应的场景置信度与第一待定场景类别对应的预设场景置信度阈值组的比较情况；
102.基于第一待定场景类别对应的场景置信度与第一待定场景类别对应的预设场景置信度阈值组的比较情况，确定与目标图像相匹配的第一图像画质参数。
103.在该可选的实施例中，其中，每个场景类别均存在对应的预设场景置信度阈值组，且每个场景类别对应的预设场景置信度阈值组包括该场景类别对应的最大场景置信度阈值以及最小场景置信度阈值，而第一待定场景类别为在所有场景类别中对应的场景置信度最大的场景类别。具体的，每个场景类别对应的场景置信度可以理解为目标图像中存在该场景类别的概率；而不同场景类别对应的预设场景置信度阈值组可以互不相同，且通过最大场景置信度的场景类别，将其场景置信度与自身预设场景置信度阈值组进行比较，可以得知该目标图像是否存在该场景类别，或者存在该场景类别的混合场景，又或者不为已有场景类别中的任何一个。举例来说，在目标图像中，最大场景置信度的场景类别为蓝天，其对应的预设场景置信度阈值组为[0.3，0.65]，则当蓝天对应的场景置信度为0.9时，此时可以认为目标图像中只存在蓝天场景；而当蓝天对应的场景置信度为0.5时，此时可以认为目标图像中不单单只存在蓝天场景；而当蓝天对应的场景置信度为0.2时，此时可以认为目标图像中不存在已有场景类别中的任何一个。
[0104]
可见，该可选的实施例能够通过场景类别对应的置信度与自身预设场景置信度阈值组的比较，确定出目标图像中所存在的场景类别，同时能够通过最大场景置信度的第一待定场景类别来调节目标图像的画质参数，这样，有利于降低场景类别识别受限的影响，提升了图像处理系统所能识别的场景类别范围，进而提升了整体目标图像的画质调参可靠性以及准确性，从而提升了目标图像的图像画质效果以及观众视觉体验。
[0105]
在另一个可选的实施例中，上述步骤中的基于第一待定场景类别对应的场景置信度与第一待定场景类别对应的预设场景置信度阈值组的比较情况，确定与目标图像相匹配的第一图像画质参数，包括：
[0106]
当第一待定场景类别对应的场景置信度小于第一待定场景类别对应的最小场景置信度阈值时，将预设图像画质参数确定为与目标图像相匹配的第一图像画质参数；
[0107]
当第一待定场景类别对应的场景置信度大于等于第一待定场景类别对应的最大场景置信度阈值时，根据第一待定场景类别对应的场景置信度，确定与目标图像相匹配的第一图像画质参数；
[0108]
当第一待定场景类别对应的场景置信度大于等于第一待定场景类别对应的最小场景置信度阈值且小于第一待定场景类别对应的最大场景置信度阈值时，从所有场景类别中确定出除第一待定场景类别之外的所有第二待定场景类别；
[0109]
计算第一待定场景类别对应的场景置信度与每个第二待定场景类别对应的场景置信度的场景置信度之和；
[0110]
从所有第二待定场景类别中确定出场景置信度之和大于等于预设混合场景置信度阈值的所有第二待定场景类别，作为所有第三待定场景类别；
[0111]
根据第一待定场景类别对应的场景置信度以及所有第三待定场景类别对应的场景置信度，确定与目标图像相匹配的第一图像画质参数。
[0112]
在该可选的实施例中，其中，每个第二待定场景类别对应的场景置信度均大于等于该第二待定场景类别对应的最小场景置信度阈值。举例来说，对于场景置信度最大的场景类别a，当其对应的场景置信度小于自身最小场景置信度阈值时，也即目标图像中不存在已有场景类别中的任何一个，此时可以将默认图像画质参数设定为与目标图像相匹配的图像画质参数；而当其对应的场景置信度大于等于自身最大场景置信度阈值时，也即可以认为目标图像中只存在场景类别a这一特定场景类别，此时可以直接通过场景类别a对应的场景置信度来设定与目标图像相匹配的图像画质参数；而当其对应的场景置信度大于等于自身最小场景置信度阈值且小于自身最大场景置信度阈值时，也即可以认为目标图像中不单单只存在场景类别a，还存在其他场景类别，此时需要先从所有场景类别中筛选出所有场景类别b(即自身场景置信度大于自身最小场景置信度阈值的场景类别)，再通过计算场景类别a与每个场景类别b之间的场景置信度之和，从所有场景类别b中筛选出该场景置信度之和大于等于预设混合场景置信度阈值的所有场景类别c。经过以上两次场景类别的筛选，可以认为目标图像中存在场景类别a与所有场景类别c的混合场景，此时可以依据场景类别a与所有场景类别c的场景置信度来设定与目标图像相匹配的图像画质参数。
[0113]
可见，该可选的实施例不仅能够针对目标图像的特定场景进行画质调参，还能够针对目标图像的混合场景进行画质调参，丰富了图像处理系统对目标图像场景类别的智能化识别方式，有利于进一步提高对目标图像的画质调参精确性，进而提高目标图像的画质调参有效性，从而改善目标图像的画质效果。
[0114]
在又一个可选的实施例中，在上述步骤中的根据每个所述场景类别对应的场景置信度，从所有所述场景类别中确定出第一待定场景类别之后，该方法还可以包括：
[0115]
判断第一待定场景类别是否为特殊场景类别，当判断出第一待定场景类别不为特殊场景类别时，触发执行上述步骤中的分析第一待定场景类别对应的场景置信度与第一待定场景类别对应的预设场景置信度阈值组的比较情况，以及基于第一待定场景类别对应的场景置信度与第一待定场景类别对应的预设场景置信度阈值组的比较情况，确定与目标图像相匹配的第一图像画质参数的操作；
[0116]
当判断出第一待定场景类别为特殊场景类别时，判断第一待定场景类别对应的场景置信度是否大于等于第一待定场景类别对应的最大场景置信度阈值，若是，则将预设图像画质参数确定为与目标图像相匹配的第一图像画质参数。
[0117]
具体的，该特殊场景类别可以理解为除了该目标识别模型所能够识别的场景类别以外的其他场景类别。
[0118]
可见，该可选的实施例能够针对特殊场景类别确定出与目标图像相匹配的画质参数，丰富了图像处理系统对画质参数的智能化确定方式，从而提升了对目标图像的画质调整可靠性以及画质调整准确性。
[0119]
在又一个可选的实施例中，上述步骤中的根据第一待定场景类别对应的场景置信度以及所有第三待定场景类别对应的场景置信度，确定与目标图像相匹配的第一图像画质
参数，包括：
[0120]
针对第一待定场景类别以及所有第三待定场景类别，对目标图像执行场景特征提取操作，得到第一待定场景类别对应的第一场景特征以及每个第三待定场景类别对应的第二场景特征；
[0121]
根据第一场景特征以及所有第二场景特征，对第一待定场景类别对应的场景置信度以及所有第三待定场景类别对应的场景置信度执行调校操作，得到调校后的第一待定场景类别对应的场景置信度以及所有第三待定场景类别对应的场景置信度；
[0122]
根据调整后的第一待定场景类别对应的场景置信度以及所有第三待定场景类别对应的场景置信度，确定与目标图像相匹配的第一图像画质参数。
[0123]
在该可选的实施例中，举例来说，在确定出第一待定场景类别(场景类别a)以及所有第三待定场景类别(所有场景类别c)之后，可以针对场景类别a以及所有场景类别c对目标图像进行场景特征提取，该场景特征提取操作可以理解为进一步判定场景类别a以及所有场景类别c的场景大小，并通过以上场景大小去调校场景类别a以及所有场景类别c的场景置信度，如场景类别a的场景大小占90％，而所有场景类别c的场景大小占10％，此时可以适应性地将场景类别a的场景置信度调大，也即主要以场景类别a的场景置信度作为目标图像的画质调参依据。
[0124]
可见，该可选的实施例能够通过所提取到的场景特征对待定场景类别的场景置信度进行调校，可以有针对性地对目标图像中混合场景的画质参数进行调节，进而提高混合场景的画质调节有效性，从而提升混合场景的画质效果。
[0125]
实施例二
[0126]
请参阅图2，图2是本发明实施例公开的一种图像画质参数的智能调节方法的流程示意图。其中，图2所描述的图像画质参数的智能调节方法可以应用在对智能电视机、智能手机等智能显示设备的图像画质参数调节工作中，还可以应用在对直播视频、视频会议等网络服务产品的图像画质参数调节工作中，本发明实施例不做限定。可选的，该方法可以由图像处理系统实现，该图像处理系统可以集成在图像处理设备，可以是用于对图像处理(画质调参)流程进行管理的本地服务器或云端服务器等，本发明实施例不做限定。如图2所示，该图像画质参数的智能调节方法可以包括以下操作：
[0127]
201、通过目标识别模型，对待识别的目标图像执行图像识别操作，得到目标图像对应的图像识别结果。
[0128]
202、根据图像识别结果，确定目标图像的图像信息集合。
[0129]
203、根据场景信息集合，确定与目标图像相匹配的第一图像画质参数。
[0130]
204、判断目标图像的图像信息集合中是否还包括目标图像的目标区域信息集合；当步骤204的判断结果为否时，触发执行步骤205；当步骤204的判断结果为是时，触发执行步骤206。进一步的，步骤204可以与步骤203同步执行，也可以在步骤203执行完毕后再执行步骤204。
[0131]
本发明实施例中，其中，目标区域信息集合包括肤色区域信息集合，或者，肤色区域信息集合以及人脸区域信息集合，而肤色区域信息集合中的每个肤色区域信息包括每个肤色区域的第一肤色置信度，人脸区域信息集合中的每个人脸区域信息包括每个人脸区域的第二肤色置信度。具体的，判断目标图像的图像信息集合中是否还包括目标图像的目标
区域信息集合可以理解为：通过目标识别模型对图像的识别所得到的图像识别结果中不一定会有人脸识别结果以及肤色识别结果，因此对于所确定出来的图像信息集合，还需要判断是否还包括目标区域信息集合，其中，当目标区域信息集合包括人脸区域信息集合时，此时，目标区域信息集合中必然还包括肤色区域信息集合。
[0132]
205、根据第一图像画质参数，对目标图像的当前图像画质参数执行第一调节操作。
[0133]
在本发明实施例中，针对步骤201-步骤203、步骤205的其它描述，请分别参照实施例一中针对步骤101-步骤104的详细描述，本发明实施例不再赘述。
[0134]
206、根据目标区域信息集合，确定与目标图像相匹配的第二图像画质参数。
[0135]
本发明实施例中，具体的，根据肤色区域信息集合，或者，肤色区域信息集合以及人脸区域信息集合，可以确定与目标图像相匹配的第二图像画质参数，其中，第二图像画质参数可以理解为针对肤色区域，或者，肤色区域以及人脸区域所生成的局部区域画质参数，以对目标图像的局部区域画质参数进行调节。
[0136]
207、根据第一图像画质参数以及第二图像画质参数，对目标图像的当前图像画质参数执行第二调节操作。
[0137]
本发明实施例中，具体的，对目标图像的当前图像画质参数执行第二调节操作可以理解为根据第一图像画质参数，对目标图像的全局区域画质参数进行调节以及根据第二图像画质参数，对目标图像的局部区域画质参数进行进一步调节，也即根据与场景类别对应置信度相匹配场景画质参数，对目标图像的全局场景区域画质参数(如场景区域的对比度、亮度、锐利度等)进行调节，以及根据与肤色区域对应的肤色置信度相匹配的肤色区域画质参数，或者，与肤色区域对应的肤色置信度相匹配的肤色区域画质参数以及与人脸区域对应的肤色置信度相匹配的人脸区域画质参数，对目标图像的肤色区域，或者，肤色区域以及人脸区域画质参数(如肤色区域中非人脸区域的对比度、亮度、锐利度等，以及人脸区域的对比度、亮度、锐利度等)进行调节。
[0138]
可见，实施本发明实施例不仅能够通过场景类别的置信度对目标图像的全局区域进行画质调参，还能够通过人脸区域及肤色区域的肤色置信度对目标图像的局部区域进行画质调参，丰富了图像处理系统对目标图像画质参数的智能化调节方式，这样，有利于优化目标图像的局部区域图像质量，进而提升目标图像的整体显示效果以及视觉效果，从而提升观众对目标图像的视觉体验。
[0139]
在一个可选的实施例中，上述步骤206中的根据目标区域信息集合，确定与目标图像相匹配的第二图像画质参数，包括：
[0140]
当目标区域信息集合只包括肤色区域信息集合时，根据所有肤色区域的第一肤色置信度，从所有肤色区域中确定出肤色区域的第一肤色置信度大于等于预设第一置信度阈值的所有肤色区域，作为所有第一目标肤色区域；
[0141]
根据所有第一目标肤色区域的第一肤色置信度，确定与目标图像相匹配的第二图像画质参数；
[0142]
当目标区域信息集合包括肤色区域信息集合以及人脸区域信息集合时，根据所有肤色区域的第一肤色置信度以及所有人脸区域的第二肤色置信度，确定与目标图像相匹配的第二图像画质参数。
[0143]
在该可选的实施例中，举例来说，从所有肤色区域中确定出肤色置信度大于等于预设第一置信度阈值的所有肤色区域可以理解为对于目标图像中的肤色区域，保留大于等于预设第一置信度阈值的肤色区域，而对于小于预设第一置信度阈值的肤色区域，忽略这些非目标肤色区域的画质调参，即可以无需对这些非目标肤色区域进行画质调参或者针对这些非目标肤色区域可以以默认图像画质参数进行画质调参。
[0144]
可见，该可选的实施例能够有针对性以及有依据地对目标图像的肤色区域进行局部区域的画质调参，有利于提升目标图像的局部区域画质调参的可靠性以及精确性，进而有利于提升目标图像的局部区域画质调参的有效性，从而有利于提升目标图像的局部以及全局的图像画质效果。
[0145]
在另一个可选的实施例中，上述步骤中的根据所有肤色区域的第一肤色置信度以及所有人脸区域的第二肤色置信度，确定与目标图像相匹配的第二图像画质参数，包括：
[0146]
根据所有人脸区域，从所有肤色区域中确定出与对应的人脸区域重叠的所有第一待处理区域，以及从所有肤色区域中确定出不与对应的人脸区域重叠的所有第二待处理区域；
[0147]
根据每个第一待处理区域的位置信息，确定每个第一待处理区域的第一权重以及每个第二待处理区域的第二权重；
[0148]
根据每个第一待处理区域的第一权重，对每个第一待处理区域所对应的人脸区域的第二肤色置信度执行调校操作，以更新所有人脸区域的第二肤色置信度，以及根据每个第二待处理区域的第二权重，对每个第二待处理区域所对应的肤色区域的第一肤色置信度执行调校操作，以更新所有肤色区域的第一肤色置信度；
[0149]
在更新完毕所有肤色区域的第一肤色置信度以及所有人脸区域的第二肤色置信度之后，根据所有肤色区域的第一肤色置信度，从所有肤色区域中确定出肤色区域的第一肤色置信度大于等于预设第一置信度阈值的所有肤色区域，作为所有第二目标肤色区域，以及根据所有人脸区域的第二肤色置信度，从所有人脸区域中确定出人脸区域的第二肤色置信度大于等于预设第二置信度阈值的所有人脸区域，作为所有目标人脸区域；
[0150]
根据所有第二目标肤色区域的第一肤色置信度以及所有目标人脸区域的第二肤色置信度，确定与目标图像相匹配的第二图像画质参数。
[0151]
在该可选的实施例中，其中，每个第一待处理区域的位置信息包括该第一待处理区域与所有第二待处理区域之间的距离远近情况。可选的，该第一置信度阈值与该第二置信度阈值可以相同，也可以不同，也即对肤色区域的肤色置信度以及人脸区域的肤色置信度的评判标准可以相同，也可以不同。具体的，从所有肤色区域中确定出与对应的人脸区域重叠的所有第一待处理区域，以及从所有肤色区域中确定出不与对应的人脸区域重叠的所有第二待处理区域可以理解为：在实际图像处理过程中，当图像中有人脸区域时，人脸区域必然与肤色区域重叠，此重叠区域可以作为局部区域(人脸以及肤色区域)调参的依据，从而有针对性地对人脸以及非人脸的肤色区域的画质进行调参。
[0152]
进一步的，在该可选的实施例中，根据每个第一待处理区域的位置信息，确定每个第一待处理区域的第一权重以及每个第二待处理区域的第二权重，包括：
[0153]
对于每个第二待处理区域，根据该第二待处理区域与所有第一待处理区域之间的距离远近情况，确定该第二待处理区域中所有像素的权重，作为该第二待处理区域的第二
权重；
[0154]
根据所确定出的所有第二待处理区域的第二权重，确定每个第一待处理区域的第一权重。
[0155]
具体的，每个第一待处理区域的第一权重可用于表示每个第一待处理区域中所有像素的权重。进一步的，根据每个第一待处理区域的第一权重，对每个第一待处理区域所对应的人脸区域的第二肤色置信度执行调校操作，可以包括：根据每个第一待处理区域中每个像素的权重，对每个第一待处理区域所对应的人脸区域中的每个像素的肤色置信度执行调校操作。再进一步的，根据每个第二待处理区域的第二权重，对每个第二待处理区域所对应的肤色区域的第一肤色置信度执行调校操作，可以包括：根据每个第二待处理区域中每个像素的权重，对每个第二待处理区域所对应的肤色区域中的每个像素的肤色置信度执行调校操作。
[0156]
举例来说，对于存在人脸区域以及肤色区域的目标图像，肤色区域中的非人脸区域(即第二待处理区域)的权重可以依据其与人脸区域的距离远近情况来进行判定，如肤色区域中的非人脸区域a与人脸区域较近，此时，可以将非人脸区域a的权重适应性地调高；而肤色区域中的非人脸区域b与人脸区域较远，此时，可以将非人脸区域b的权重适应性地调低，进而依据非人脸区域a与b的权重，确定出该人脸区域的权重，从而再依据对应的权重，对非人脸区域a与b以及人脸区域的肤色置信度作相应的调校操作，即针对非人脸区域以及人脸区域的肤色区域调参侧重点会有所不同，以保证人脸区域的画质效果得以突显以及降低所确定出的肤色区域中非人脸区域的肤色置信度的误差。
[0157]
可见，该可选的实施例能够通过人脸区域信息对肤色区域信息进行调校，体现了图像处理系统对人脸区域以及肤色区域中的非人脸区域的画质参数调节方式的智能化，有利于进一步提升目标图像中人脸区域以及肤色区域中的非人脸区域的画质调参精确性，从而使得目标图像中人脸区域的画质效果得以突显以及降低所确定出的肤色区域中非人脸区域的肤色置信度的误差，提升用户对目标图像的视觉体验。
[0158]
实施例三
[0159]
请参阅图3，图3是本发明实施例公开的一种图像画质参数的智能调节装置的结构示意图。如图3所示，该图像画质参数的智能调节装置可以包括：
[0160]
图像识别模块301，用于通过目标识别模型，对待识别的目标图像执行图像识别操作，得到目标图像对应的图像识别结果；
[0161]
第一确定模块302，用于根据图像识别结果，确定目标图像的图像信息集合；
[0162]
第二确定模块303，用于根据场景信息集合，确定与目标图像相匹配的第一图像画质参数；
[0163]
调节模块304，用于根据第一图像画质参数，对目标图像的当前图像画质参数执行第一调节操作。
[0164]
在本发明实施例中，目标识别模型包括场景识别模型、人脸检测模型以及肤色检测模型；目标图像的图像信息集合包括目标图像的场景信息集合，场景信息集合中的每个场景信息包括每个场景类别对应的场景置信度。
[0165]
可见，实施图3所描述的图像画质参数的智能调节装置能够通过识别模型对图像进行识别后，依据直接得到的场景类别置信度对图像作全局画质调参，还能够依据直接得
到的人脸及非人脸区域的肤色置信度对图像作局部画质调参，可以无需与现实场景类别库进行场景特征匹配来得到场景类别置信度，这样，不仅解决了传统画质调参方法中图像场景类别识别受限的问题，还通过对图像局部区域(人脸及肤色区域)的画质调参，提升了整体图像的画质调参精准性，进而增强了整体图像的画质效果，从而提升了用户的视觉体验。
[0166]
在一个可选的实施例中，该第二确定模块303，包括：
[0167]
第一确定子模块3031，用于根据每个场景类别对应的场景置信度，从所有场景类别中确定出第一待定场景类别；
[0168]
分析子模块3032，用于分析第一待定场景类别对应的场景置信度与第一待定场景类别对应的预设场景置信度阈值组的比较情况；
[0169]
第二确定子模块3033，用于基于第一待定场景类别对应的场景置信度与第一待定场景类别对应的预设场景置信度阈值组的比较情况，确定与目标图像相匹配的第一图像画质参数。
[0170]
在该可选的实施例中，第一待定场景类别为在所有场景类别中对应的场景置信度最大的场景类别；每个场景类别均存在对应的预设场景置信度阈值组，每个场景类别对应的预设场景置信度阈值组包括该场景类别对应的最大场景置信度阈值以及最小场景置信度阈值。
[0171]
可见，实施图4所描述的图像画质参数的智能调节装置能够通过场景类别对应的置信度与自身预设场景置信度阈值组的比较，确定出目标图像中所存在的场景类别，同时能够通过最大场景置信度的第一待定场景类别来调节目标图像的画质参数，这样，有利于降低场景类别识别受限的影响，提升了图像处理系统所能识别的场景类别范围，进而提升了整体目标图像的画质调参可靠性以及准确性，从而提升了目标图像的图像画质效果以及观众视觉体验。
[0172]
在另一个可选的实施例中，该第二确定子模块3033，包括：
[0173]
确定单元30331，用于当第一待定场景类别对应的场景置信度小于第一待定场景类别对应的最小场景置信度阈值时，将预设图像画质参数确定为与目标图像相匹配的第一图像画质参数；当第一待定场景类别对应的场景置信度大于等于第一待定场景类别对应的最大场景置信度阈值时，根据第一待定场景类别对应的场景置信度，确定与目标图像相匹配的第一图像画质参数；当第一待定场景类别对应的场景置信度大于等于第一待定场景类别对应的最小场景置信度阈值且小于第一待定场景类别对应的最大场景置信度阈值时，从所有场景类别中确定出除第一待定场景类别之外的所有第二待定场景类别；
[0174]
计算单元30332，用于计算第一待定场景类别对应的场景置信度与每个第二待定场景类别对应的场景置信度的场景置信度之和；
[0175]
确定单元30331，还用于从所有第二待定场景类别中确定出场景置信度之和大于等于预设混合场景置信度阈值的所有第二待定场景类别，作为所有第三待定场景类别；根据第一待定场景类别对应的场景置信度以及所有第三待定场景类别对应的场景置信度，确定与目标图像相匹配的第一图像画质参数。
[0176]
在该可选的实施例中，每个第二待定场景类别对应的场景置信度均大于等于该第二待定场景类别对应的最小场景置信度阈值。
[0177]
可见，实施图4所描述的图像画质参数的智能调节装置不仅能够针对目标图像的
特定场景进行画质调参，还能够针对目标图像的混合场景进行画质调参，丰富了图像处理系统对目标图像场景类别的智能化识别方式，有利于进一步提高对目标图像的画质调参精确性，进而提高目标图像的画质调参有效性，从而改善目标图像的画质效果。
[0178]
在又一个可选的实施例中，该确定单元30331根据第一待定场景类别对应的场景置信度以及所有第三待定场景类别对应的场景置信度，确定与目标图像相匹配的第一图像画质参数的方式具体为：
[0179]
针对第一待定场景类别以及所有第三待定场景类别，对目标图像执行场景特征提取操作，得到第一待定场景类别对应的第一场景特征以及每个第三待定场景类别对应的第二场景特征；
[0180]
根据第一场景特征以及所有第二场景特征，对第一待定场景类别对应的场景置信度以及所有第三待定场景类别对应的场景置信度执行调校操作，得到调校后的第一待定场景类别对应的场景置信度以及所有第三待定场景类别对应的场景置信度；
[0181]
根据调整后的第一待定场景类别对应的场景置信度以及所有第三待定场景类别对应的场景置信度，确定与目标图像相匹配的第一图像画质参数。
[0182]
可见，实施图4所描述的图像画质参数的智能调节装置能够通过所提取到的场景特征对待定场景类别的场景置信度进行调校，可以有针对性地对目标图像中混合场景的画质参数进行调节，进而提高混合场景的画质调节有效性，从而提升混合场景的画质效果。
[0183]
在又一个可选的实施例中，该装置还可以包括：
[0184]
判断模块305，用于在调节模块304根据第一图像画质参数，对目标图像的当前图像画质参数执行第一调节操作之前，判断目标图像的图像信息集合中是否还包括目标图像的目标区域信息集合；当判断出目标图像的图像信息集合中不包括目标图像的目标区域信息集合时，触发调节模块304执行的根据第一图像画质参数，对目标图像的当前图像画质参数执行第一调节操作的步骤；
[0185]
第三确定模块306，用于当判断模块305判断出目标图像的图像信息集合中还包括目标图像的目标区域信息集合时，根据目标区域信息集合，确定与目标图像相匹配的第二图像画质参数；
[0186]
调节模块304，还用于根据第一图像画质参数以及第二图像画质参数，对目标图像的当前图像画质参数执行第二调节操作。
[0187]
在该可选的实施例中，目标区域信息集合包括肤色区域信息集合，或者，肤色区域信息集合以及人脸区域信息集合，肤色区域信息集合中的每个肤色区域信息包括每个肤色区域的第一肤色置信度，人脸区域信息集合中的每个人脸区域信息包括每个人脸区域的第二肤色置信度。
[0188]
可见，实施图4所描述的图像画质参数的智能调节装置不仅能够通过场景类别的置信度对目标图像的全局区域进行画质调参，还能够通过人脸区域及肤色区域的肤色置信度对目标图像的局部区域进行画质调参，丰富了图像处理系统对目标图像画质参数的智能化调节方式，这样，有利于优化目标图像的局部区域图像质量，进而提升目标图像的整体显示效果以及视觉效果，从而提升观众对目标图像的视觉体验。
[0189]
在又一个可选的实施例中，该第三确定模块306，包括：
[0190]
第三确定子模块3061，用于当目标区域信息集合只包括肤色区域信息集合时，根
据所有肤色区域的第一肤色置信度，从所有肤色区域中确定出肤色区域的第一肤色置信度大于等于预设第一置信度阈值的所有肤色区域，作为所有第一目标肤色区域；根据所有第一目标肤色区域的第一肤色置信度，确定与目标图像相匹配的第二图像画质参数；当目标区域信息集合包括肤色区域信息集合以及人脸区域信息集合时，根据所有肤色区域的第一肤色置信度以及所有人脸区域的第二肤色置信度，确定与目标图像相匹配的第二图像画质参数。
[0191]
可见，实施图4所描述的图像画质参数的智能调节装置能够有针对性以及有依据地对目标图像的肤色区域进行局部区域的画质调参，有利于提升目标图像的局部区域画质调参的可靠性以及精确性，进而有利于提升目标图像的局部区域画质调参的有效性，从而有利于提升目标图像的局部以及全局的图像画质效果。
[0192]
在又一个可选的实施例中，该第三确定子模块3061根据所有肤色区域的第一肤色置信度以及所有人脸区域的第二肤色置信度，确定与目标图像相匹配的第二图像画质参数的方式具体为：
[0193]
根据所有人脸区域，从所有肤色区域中确定出与对应的人脸区域重叠的所有第一待处理区域，以及从所有肤色区域中确定出不与对应的人脸区域重叠的所有第二待处理区域；
[0194]
根据每个第一待处理区域的位置信息，确定每个第一待处理区域的第一权重以及每个第二待处理区域的第二权重；每个第一待处理区域的位置信息包括该第一待处理区域与所有第二待处理区域之间的距离远近情况；
[0195]
根据每个第一待处理区域的第一权重，对每个第一待处理区域所对应的人脸区域的第二肤色置信度执行调校操作，以更新所有人脸区域的第二肤色置信度，以及根据每个第二待处理区域的第二权重，对每个第二待处理区域所对应的肤色区域的第一肤色置信度执行调校操作，以更新所有肤色区域的第一肤色置信度；
[0196]
在更新完毕所有肤色区域的第一肤色置信度以及所有人脸区域的第二肤色置信度之后，根据所有肤色区域的第一肤色置信度，从所有肤色区域中确定出肤色区域的第一肤色置信度大于等于预设第一置信度阈值的所有肤色区域，作为所有第二目标肤色区域，以及根据所有人脸区域的第二肤色置信度，从所有人脸区域中确定出人脸区域的第二肤色置信度大于等于预设第二置信度阈值的所有人脸区域，作为所有目标人脸区域；
[0197]
根据所有第二目标肤色区域的第一肤色置信度以及所有目标人脸区域的第二肤色置信度，确定与目标图像相匹配的第二图像画质参数。
[0198]
可见，实施图4所描述的图像画质参数的智能调节装置能够通过人脸区域信息对肤色区域信息进行调校，体现了图像处理系统对人脸区域以及肤色区域中的非人脸区域的画质参数调节方式的智能化，有利于进一步提升目标图像中人脸区域以及肤色区域中的非人脸区域的画质调参精确性，从而使得目标图像中人脸区域的画质效果得以突显以及降低所确定出的肤色区域中非人脸区域的肤色置信度的误差，提升用户对目标图像的视觉体验。
[0199]
实施例四
[0200]
请参阅图5，图5是本发明实施例公开的又一种图像画质参数的智能调节装置的结构示意图。如图5所示，该图像画质参数的智能调节装置可以包括：
[0201]
存储有可执行程序代码的存储器401；
[0202]
与存储器401耦合的处理器402；
[0203]
处理器402调用存储器401中存储的可执行程序代码，执行本发明实施例一或本发明实施例二所描述的图像画质参数的智能调节方法中的步骤。
[0204]
实施例五
[0205]
本发明实施例公开了一种计算机存储介质，该计算机存储介质存储有计算机指令，该计算机指令被调用时，用于执行本发明实施例一或本发明实施例二所描述的图像画质参数的智能调节方法中的步骤。
[0206]
实施例六
[0207]
本发明实施例公开了一种计算机程序产品，该计算机程序产品包括存储了计算机程序的非瞬时性计算机可读存储介质，且该计算机程序可操作来使计算机执行实施例一或实施例二中所描述的图像画质参数的智能调节方法中的步骤。
[0208]
以上所描述的装置实施例仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的模块可以是或者也可以不是物理上分开的，作为模块显示的部件可以是或者也可以不是物理模块，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络模块上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动的情况下，即可以理解并实施。
[0209]
通过以上的实施例的具体描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件。基于这样的理解，上述技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中,存储介质包括只读存储器(read-only memory，rom)、随机存储器(random access memory，ram)、可编程只读存储器(programmable read-only memory，prom)、可擦除可编程只读存储器(erasable programmable read only memory，eprom)、一次可编程只读存储器(one-time programmable read-only memory，otprom)、电子抹除式可复写只读存储器(electrically-erasable programmable read-only memory，eeprom)、只读光盘(compact disc read-only memory，cd-rom)或其他光盘存储器、磁盘存储器、磁带存储器、或者能够用于携带或存储数据的计算机可读的任何其他介质。
[0210]
最后应说明的是：本发明实施例公开的一种图像画质参数的智能调节方法及装置所揭露的仅为本发明较佳实施例而已，仅用于说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解；其依然可以对前述各项实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或替换，并不使相应的技术方案的本质脱离本发明各项实施例技术方案的精神和范围。