一种图像评估方法、装置和计算机设备与流程

本申请涉及图像，特别是涉及一种图像评估方法、装置和计算机设备。

背景技术：

1、电子鼻咽喉镜能够对鼻、咽、喉内的组织形态进行检查，并且可以保留检查过程中的所有图像数据，后续可以对保存的图像数据进行反复确认，确保肿瘤或其他病变的准确率。

2、现有技术利用训练好的质量检测网络对待检测图像进行检测，确定待检测图像存在的质量问题。但是，此种方式对于全局的偏色、亮度等问题处理具有一定的局限性。

3、针对如何实现对图像的整体质量评估的问题，目前还没有提出有效的解决方案。

技术实现思路

1、基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种图像评估方法、装置和计算机设备。

2、第一方面，本申请提供了一种图像评估方法。所述方法包括：

3、对待评估图像进行局部纹理分析，得到所述待评估图像的清晰度评估结果；

4、对所述待评估图像进行局部光照分析，得到所述待评估图像的亮度评估结果；

5、基于所述清晰度评估结果和所述亮度评估结果，对所述待评估图像的质量进行评估。

6、在其中一个实施例中，所述对待评估图像进行局部纹理分析，得到所述待评估图像的清晰度评估结果，包括：

7、接收所述待评估图像；

8、对接收到的所述待评估图像中的各个子区域进行卷积操作，以计算所述待评估图像中的各个子区域的局部纹理特征；

9、基于所述局部纹理特征的计算结果，确定所述待评估图像的清晰度评估结果。

10、在其中一个实施例中，所述对接收到的所述待评估图像中的各个子区域进行卷积操作，以计算所述待评估图像中的各个子区域的局部纹理特征，包括：

11、对接收到的所述待评估图像中的各个子区域进行卷积操作，获取所述待评估图像中的各个子区域的卷积计算结果；对所述待评估图像中的各个子区域的卷积计算结果进行点乘操作，获取所述待评估图像中的各个子区域的卷积点乘结果；

12、对接收到的所述待评估图像中的各个子区域进行点乘操作，获取所述待评估图像中的各个子区域的点乘计算结果；对所述待评估图像中的各个子区域的点乘计算结果进行卷积操作，获取所述待评估图像中的各个子区域的点乘卷积结果；

13、计算各个子区域的所述点乘卷积结果与所述卷积点乘结果之间的差值，将所述差值作为对应的所述待评估图像中各个子区域的局部纹理特征值。

14、在其中一个实施例中，基于所述局部纹理特征的计算结果，确定所述待评估图像的清晰度评估结果，包括：

15、从所述局部纹理特征的计算结果中，筛选出所述局部纹理特征值大于预设的纹理特征阈值的子区域，作为优质子区域；

16、基于所述待评估图像中的所述优质子区域的数量，在所述待评估图像中的所有子区域的数量中的占比，生成所述待评估图像的清晰度评估结果。

17、在其中一个实施例中，所述对所述待评估图像进行局部光照分析，得到所述待评估图像的亮度评估结果，包括：

18、将所述待评估图像划分为多个子区域；

19、对所述待评估图像的各个子区域进行光照分析，得到所述待评估图像的子区域的光照分析结果；

20、根据所述待评估图像的子区域的光照分析结果，得到所述待评估图像的亮度评估结果。

21、在其中一个实施例中，所述将所述待评估图像划分为多个子区域，包括：

22、划分所述待评估图像的初始子区域；

23、计算所述待评估图像的初始子区域的平均亮度和所述待评估图像的全局平均亮度；

24、根据所述待评估图像的初始子区域的平均亮度和所述待评估图像的全局平均亮度之间的差值，调节所述待评估图像的初始子区域的范围，直至调节后的各个子区域的平均亮度小于或等于所述全局平均亮度，得到最终划分的所述待评估图像的子区域。

25、在其中一个实施例中，对所述待评估图像的各个子区域进行光照分析，得到所述待评估图像的子区域的光照分析结果，包括：

26、在所述待评估图像的子区域的平均亮度大于预设的第一亮度阈值的情况下，将所述待评估图像的子区域的光照分析结果设置为1；

27、在所述待评估图像的子区域的平均亮度小于预设的第二亮度阈值的情况下，将所述待评估图像的子区域的光照分析结果设置为-1；其中，所述预设的第二亮度阈值小于所述预设的第一亮度阈值；

28、在所述待评估图像的子区域的平均亮度大于或等于所述预设的第二亮度阈值，且小于或等于所述预设的第一亮度阈值的情况下，将所述待评估图像的子区域的光照分析结果设置为0；

29、根据所述待评估图像的子区域的光照分析结果，得到所述待评估图像的亮度评估结果，包括：

30、基于所述待评估图像中的光照分析结果为1的子区域，占所有子区域的比例，生成所述待评估图像的过亮分数；

31、基于所述待评估图像中的光照分析结果为-1的子区域，占所有所述子区域的比例，生成所述待评估图像的过暗分数。

32、在其中一个实施例中，基于所述清晰度评估结果和所述亮度评估结果，对所述待评估图像的质量进行评估，包括：

33、计算所述待评估图像的清晰度评估结果，以及所述待评估图像的过亮分数和所述待评估图像的过暗分数的平均数，生成所述待评估图像的质量评估分数。

34、第二方面，本申请还提供了一种图像评估装置。所述装置包括：

35、纹理分析模块，用于对待评估图像进行局部纹理分析，得到所述待评估图像的清晰度评估结果；

36、光照分析模块，用于对所述待评估图像进行局部光照分析，得到所述待评估图像的亮度评估结果；

37、以及质量评估模块，用于基于所述清晰度评估结果和所述亮度评估结果，对所述待评估图像的质量进行评估。

38、第三方面，本申请还提供了一种计算机设备。所述计算机设备包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述第一方面所述的图像评估方法。

39、上述图像评估方法、装置和计算机设备，基于获取到的待评估图像，进而通过对待评估图像的局部纹理分析，获取待评估图像的清晰度评估结果，根据待评估图像的局部光照分析，获取待评估图像的亮度评估结果。并根据待评估图像的清晰度评估结果和待评估图像的亮度评估结果，实现对待评估图像的质量的评估。

技术特征：

1.一种图像评估方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的图像评估方法，其特征在于，所述对待评估图像进行局部纹理分析，得到所述待评估图像的清晰度评估结果，包括：

3.根据权利要求2所述的图像评估方法，其特征在于，所述对接收到的所述待评估图像中的各个子区域进行卷积操作，以计算所述待评估图像中的各个子区域的局部纹理特征，包括：

4.根据权利要求3所述的图像评估方法，其特征在于，基于所述局部纹理特征的计算结果，确定所述待评估图像的清晰度评估结果，包括：

5.根据权利要求1所述的图像评估方法，其特征在于，所述对所述待评估图像进行局部光照分析，得到所述待评估图像的亮度评估结果，包括：

6.根据权利要求5所述的图像评估方法，其特征在于，所述将所述待评估图像划分为多个子区域，包括：

7.根据权利要求6所述的图像评估方法，其特征在于：

8.根据权利要求7中任一项所述的图像评估方法，其特征在于，基于所述清晰度评估结果和所述亮度评估结果，对所述待评估图像的质量进行评估，包括：

9.一种图像评估装置，其特征在于，所述装置包括：

10.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至8中任一项所述的方法的步骤。

技术总结
本申请涉及一种图像评估方法、装置和计算机设备。所述方法包括：对待评估图像进行局部纹理分析，得到所述待评估图像的清晰度评估结果；对所述待评估图像进行局部光照分析，得到所述待评估图像的亮度评估结果；基于清晰度评估结果和亮度评估结果，对待评估图像的质量进行评估。采用本方法能够实现对待评估图像的质量的评估。

技术研发人员：杜立辉,周奇明
受保护的技术使用者：浙江华诺康科技有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/1/12