(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210556577.5 (22)申请日 2022.05.19 (71)申请人 北京三快在线科技有限公司 地址 100080 北京市海淀区北四环西路9号 2106-030 (72)发明人 姚永强　李东帅　周鑫　曹佐　 张弓　 (74)专利代理 机构 北京曼威知识产权代理有限 公司 11709 专利代理师 王宏财 (51)Int.Cl. G06T 7/00(2017.01) G06V 10/74(2022.01) G06V 10/764(2022.01) G06V 10/80(2022.01) (54)发明名称 一种图像质量评价方法及装置 (57)摘要 本说明书公开了一种图像质 量评价方法及 装置， 获取待评价图像以及 待评价图像对应的若 干语义标签， 再根据待评价图像的图像特征和各 语义标签的标签特征， 确定待评价图像 分别对应 于所述各语义标签的相似度， 进而根据各相似 度、 图像特征和各标签特征， 确定待评价图像的 融合特征， 对融合特征进行识别， 确定表征待评 价图像属于各预设的图像低质类型的概率的识 别结果， 进而根据识别结果， 确定待评价图像的 质量评分。 本方法在确定图像质量评分的同时， 可同时获取到待评价图像对应于各图像低质类 型的概率， 使得可基于低质原因对图像进行改 善， 提高了图像质量评价的准确度。 权利要求书2页 说明书10页 附图3页 CN 114926437 A 2022.08.19 CN 114926437 A 1.一种图像质量评价方法， 其特 征在于， 包括： 获取待评价图像以及所述待评价图像对应的若干语义标签； 根据所述待评价图像的图像特征和各语义标签的标签特征， 确定所述待评价图像分别 对应于所述各语义标签的相似度； 根据各相似度、 所述图像特征和各标签特征， 确定所述待评价图像的融合特征， 并对所 述融合特征进行识别， 确定识别结果， 所述识别结果为所述待评价图像属于各预设的图像 低质类型的概 率； 根据所述识别结果， 确定所述待评价图像的质量评分。 2.如权利要求1所述的方法， 其特征在于， 确定所述待评价图像对应的若干语义标签， 具体包括： 将所述待评价图像作为输入， 输入预先训练好的目标物分类模型中， 得到所述目标物 分类模型输出的各分类结果； 根据各分类结果和预设的标签词典， 确定所述待评价图像对应的各语义标签。 3.如权利要求2所述的方法， 其特 征在于， 采用下述方式训练所述目标物分类模型： 获取若干图像， 作为各第一训练样本， 并针对每个训练样本， 根据所述语义标签词典， 确定该第一训练样本的各 标注； 将该第一训练样本作为输入， 输入待训练的目标物分类模型中， 得到该第一训练样本 的各分类结果； 根据各第一训练样本的各分类结果及其标注， 确定第一损 失， 根据所述第一损 失调整 所述目标物分类模型的模型参数。 4.如权利要求1所述的方法， 其特征在于， 根据 各相似度、 所述图像特征和各标签特征， 确定所述待评价图像的融合特 征， 并对所述融合特 征进行识别， 确定识别结果， 具体包括： 将所述图像特征和各标签特征作为输入， 输入预先训练好的图像质量评价模型的融合 层， 根据各相似度， 确定所述待评价图像的融合特 征； 将所述融合特征输入所述图像质量评价模型的识别层， 对所述融合特征进行识别， 确 定所述识别层输出的所述待评价图像的识别结果。 5.如权利要求 4所述的方法， 其特 征在于， 采用下述方式训练所述图像质量评价模型： 根据获取到的若干 图像， 确定各第二训练样本、 所述各第二训练样本分别对应的各语 义标签以及所述各第二训练样本分别对应的标注； 针对每个第二训练样本， 根据该第二训练样本的图像特征和各语义标签的标签特征， 确定该第二训练样本分别对应于所述各语义标签的相似度； 将该第二训练样本的图像特征和各标签特征作为输入， 输入待训练的图像质量评价模 型的融合层， 根据各相似度， 确定该第二训练样本的融合特 征； 将所述融合特征输入所述图像质量评价模型的识别层， 对所述融合特征进行识别， 确 定所述识别层输出的该第二训练样本的识别结果； 根据各第二训练样本的各 标注和识别结果， 对所述图像质量评价模型进行训练。 6.如权利要求5所述的方法， 其特征在于， 根据获取到的若干 图像， 确定各第二训练样 本， 具体包括： 获取若干图像；权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114926437 A 2针对每张图像， 对该图像进行预处理， 将预处理结果作为第二训练样本， 其中， 所述预 处理至少包括仿射变换。 7.如权利要求1所述的方法， 其特征在于， 确定所述待评价图像的图像特征和各语义标 签的标签特 征， 具体包括： 将所述的待评价图像进行分割， 确定若干单位图像， 并针对每个单位图像， 根据 该单位 图像和其 他单位图像之间的相似度， 确定该 单位图像的图像特 征； 根据各单位图像的图像特 征， 确定所述待评价图像的图像特 征； 针对所述待评价图像对应的每个语义标签， 根据 该语义标签和其他语义标签之间的相 似度， 确定该语义标签的标签特 征。 8.一种图像质量评价装置， 其特 征在于， 包括： 获取模块， 用于获取待评价图像以及所述待评价图像对应的若干语义标签； 相似度确定模块， 用于根据所述待评价图像的图像特征和各语义标签的标签特征， 确 定所述待评价图像分别对应于所述各语义标签的相似度； 识别模块， 用于根据 各相似度、 所述图像特征和各标签特征， 确定所述待评价图像的融 合特征， 并对所述融合特征进 行识别， 确定识别结果， 所述识别结果为所述待评价图像属于 各预设的图像低质类型的概 率； 评分模块， 用于根据所述识别结果， 确定所述待评价图像的质量评分。 9.一种计算机可读存储介质， 其特征在于， 所述存储介质存储有计算机程序， 所述计算 机程序被处 理器执行时实现上述权利要求1 ‑7任一所述的方法。 10.一种电子设备， 包括存储器、 处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算 机程序， 其特 征在于， 所述处 理器执行所述程序时实现上述权利要求1 ‑7任一所述的方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114926437 A 3