图片质量评估算法

最新推荐文章于 2025-06-30 09:46:22 发布

Nicholas_Liu2017

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分类专栏：深度学习图像处理

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Nicholas_Liu2017/article/details/77568624

该博客探讨了图片质量评估的几种方法，包括基于图像处理的亮度和对比度计算，以及使用深度神经网络训练模型来识别图片质量。文章提到了图像压缩、噪声引入对图片质量的影响，并讨论了针对特定场景（如商品图片）的质量检测。此外，还介绍了图像质量评估的三个主要类别：全参考、部分参考和无参考。

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最近在研究如何评估图片的质量问题，可以想到的从两个角度来看：

首先用基本的图像处理手段，是可以计算出一张图片像素的均值，以及这张图片像素间的方差，通过这两个指标可以评价这张图片的亮度，和局部对比度。

其次，可以采用模型来进行训练，一方面，要想清楚，是什么因素决定图片质量下降：1、可能图片经过了高强度的压缩（那么压缩就涉及到多种压缩方式，要明确都有哪些图片压缩手段，以及如何对这些图片进行压缩，实现代码可以实现对图像的压缩）2、对图片加入了噪声，要研究都有哪些噪声可以加入到图片中。

通过分析改变图片质量的方法，来对正常的图片做上述操作，然后得到相应的图片，将这些图片作为负样本，然后训练深度神经网络，来识别图片的质量。

除此之外，还有另一种方式，可以评估图片的质量。例如，可以针对特定领域，例如如果想要商品购物类型的网站，如果针对手机来判断图片的质量，可以通过检测和识别手机的模型，来对图片进行检测，当给出的分类概率很低，说明这张图片中没有手机，或者这张图片不清晰，找不到手机。

另外图像质量评估的专业术语是：image quality assessment，有很多相关的工作来研究如何评价一个图片的质量。

百度百科有一些介绍，可以大概了解一下：

图像质量客观评价

图像质量客观评价可分为全参考（Full-Reference,FR），部分参考（Reduced-Reference,RR）和无参考（No-Reference,NR）三种类型。

全参考

全参考图像质量评价是指在选择理想图像作为参考图像的情况下，比较待评图像与参考图像之间的差异，分析待评图像的失真程度，从而得到待评图像的质量评估。常用的全参考图像质量客观评价主要以像素统计、信息论、结构信息三方面为基础。

1、基于图像像素统计基础

基于图像像素统计基础，峰值信噪比（Peak-Signal to Noise Ratio,PSNR）和均方误差（Mean Square Error,MSE）是比较常见的两种质量评价方法。它们通过计算待评测图像和参考图像对应像素点灰度值之间的差异，从统计角度来衡量待评图像的质量优劣。设待评价图像为F，参考图像为R，它们大小为M

N,则利用PSNR表征图像质量的计算方法为：