(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 202210164878.3 (22)申请日 2022.02.22 (71)申请人 深圳力维智联技 术有限公司 地址 518061 广东省深圳市南 山区粤海街 道高新区社区科苑南路3156号深圳湾 创新科技中心 2栋A座901 (72)发明人 柏佩清　陈江火　张敏　 (74)专利代理 机构 深圳市恒程创新知识产权代 理有限公司 4 4542 专利代理师 苗广冬 (51)Int.Cl. G06T 7/00(2017.01) G06V 10/80(2022.01) G06K 9/62(2022.01) (54)发明名称 图像质量评估方法、 装置及存 储介质 (57)摘要 本发明公开了一种图像质量评估 方法， 该方 法包括： 解码原始码流， 以获取目标图像以及所 述目标图像对应的运动信息图， 其中， 所述运动 信息图包括所述目标图像中的各个宏块的运动 向量； 根据所述运动信息图以及所述目标图像对 应的显著度图获取所述目标图像对应的视频图 像显著度图； 根据所述视频图像显著度图确定所 述目标图像的图像质量分数。 本发 明还公开了一 种图像质量评估装置及存储介质， 本发明通过 获 取目标图像的运动信息图以及显著度图， 结合运 动信息图以及显著度图对目标图像的图像质量 进行评估， 提高了视频图像评估的准确率以及节 约了计算资源。 权利要求书2页 说明书12页 附图5页 CN 114565573 A 2022.05.31 CN 114565573 A 1.一种图像质量评估方法， 其特 征在于， 所述图像质量评估方法的步骤 包括： 解码原始码流， 以获取目标图像以及所述目标图像对应的运动信 息图， 其中， 所述运动 信息图包括所述目标图像中的各个宏块的运动向量； 根据所述运动信息图以及所述目标图像对应的显著度图获取所述目标图像对应的视 频图像显著度图； 根据所述视频图像显著度图确定所述目标图像的图像质量分数。 2.如权利 要求1所述的图像质量评估方法， 其特征在于， 所述原始码流为H.264码流， 所 述解码原始码流， 以获取目标图像以及所述目标图像对应的运动信息图的步骤 包括： 获取所述H.264码流中的网络抽象层单 元； 解码所述网络抽象层单 元， 以获取 所述网络抽象层单 元中的片数据包； 解码所述片数据包， 以获取 所述片数据包中各个宏块对应的宏块信息； 根据所述宏块信 息确定各个宏块对应的运动向量， 并根据 各个宏块对应的运动向量确 定所述运动信息图。 3.如权利要求1所述的图像质量评估方法， 其特征在于， 所述根据 所述视频图像显著度 图确定所述目标图像的图像质量分数的步骤 包括： 根据所述视频图像显著度图确定所述目标图像中各个宏块对应的权重系数， 并根据 所 述权重系数确定所述目标图像对应的权 重矩阵； 获取所述目标图像对应的图像质量矩阵； 将所述权 重矩阵与所述图像质量矩阵进行矩阵点乘运 算， 以获取 结果矩阵； 将所述结果矩阵中各个元素进行累加， 将累加后获取的结果作为所述目标图像的图像 质量分数。 4.如权利要求3所述的图像质量评估方法， 其特征在于， 所述获取所述目标图像的图像 质量矩阵的步骤 包括： 采用预设算法计算所述目标图像各个宏块对应的质量指标值， 其中， 所述预设算法包 括峰值信噪比算法、 结构相似性 算法、 均方误差算法以及平均绝对误差算法的至少一种； 根据各个所述宏块的质量指标值 生成所述图像质量矩阵。 5.如权利要求3所述的图像质量评估方法， 其特征在于， 所述将所述权重矩阵与所述图 像质量矩阵进行矩阵点乘运 算， 以获取 结果矩阵的步骤 包括： 将所述权 重矩阵进行归一 化， 以获取归一 化后的所述权 重矩阵； 将所述图像质量矩阵与归一化后的所述权重矩阵进行矩阵点乘运算， 以获取所述结果 矩阵。 6.如权利要求1所述的图像质量评估方法， 其特征在于， 所述根据 所述运动信 息图以及 所述目标图像对应的显著度图获取 所述目标图像对应的视频图像显著度图的步骤 包括： 根据所述 运动信息图确定所述目标图像对应的运动信息矩阵； 获取所述目标图像对应的显著度图， 并确定所述显著度图对应的显著度矩阵； 将所述运动信 息矩阵以及所述显著图矩阵进行矩阵点乘运算， 根据矩阵点乘运算后的 显著图矩阵确定所述目标图像对应的视频图像显著度图。 7.如权利要求1所述的图像质量评估方法， 其特征在于， 所述获取所述目标图像对应的 显著度图的步骤 包括：权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114565573 A 2根据所述目标图像分别获取在YUV颜色空间中三个通道对应的图像数据； 将各个所述图像数据进行小波变换， 以将各个所述图像数据转换成不同特征等级时分 别对应的特 征矩阵； 将各个所述特 征矩阵进行融合， 根据融合后的所述特 征矩阵确定所述显著度图。 8.如权利要求7所述的图像质量评估方法， 其特征在于， 所述将各个所述特征矩阵进行 融合， 根据融合后的所述特 征矩阵确定所述显著度矩阵的步骤 包括： 将各个所述特征矩阵进行尺度变换， 以将各个所述特征矩阵转换成预设大小的目标特 征矩阵； 将各个所述目标特征矩阵进行融合， 根据融合后的所述目标特征矩阵确定所述显著度 图。 9.一种图像质量评估装置， 其特征在于， 所述图像质量评估装置包括： 存储器、 处理器 及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序， 所述计算机程序被所述处 理器执行时实现如权利要求1至8中任一项所述的图像质量评估方法的步骤。 10.一种存储介质， 其特征在于， 所述存储介质上存储有图像质量评估程序， 所述图像 质量评估程序被处理器执行时实现如权利要求1至8 中任一项所述的图像质量评估方法的 步骤。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114565573 A 3