(57)【要約】  本発明の一態様は、画像品質の評価方法及び装置を提供する。当該画像品質の評価方法は、評価対象画像に対して目標検出を行って、少なくとも１つの目標領域を特定するステップと、当該少なくとも１つの目標領域それぞれに対して品質評価を行って、当該少なくとも１つの目標領域の品質評価結果を確定するステップと、確定された当該少なくとも１つの目標領域の品質評価結果に基づいて、評価対象画像に対して品質評価を行うステップと、を含む。本発明による画像品質の評価方法を採用すると、画像品質評価のプロセスにおいては、注目の目標領域がより重視されるとともに、重要度が低い領域の画像品質が無視される。よって、評価対象画像に対して品質評価を行うことを実現するとともに、評価速度が速く、評価精度が高く、客観的且つ効果的に評価対象画像の品質を評価することができる。
2020513133.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像品質の評価方法であって、
評価対象画像における少なくとも１つの目標領域それぞれに対して品質評価を行って、前記少なくとも１つの目標領域の品質評価結果を確定するステップと、
確定された前記少なくとも１つの目標領域の品質評価結果に基づいて、前記評価対象画像に対して品質評価を行うステップと、を含む
ことを特徴とする画像品質の評価方法。
【請求項２】
前記評価対象画像に対して目標検出を行って、前記少なくとも１つの目標領域を特定するステップを含む
ことを特徴とする請求項１に記載の画像品質の評価方法。
【請求項３】
前記評価対象画像に対して目標検出を行う方法は、
従来の特徴抽出方式に基づく方法と、深層特徴抽出方式に基づく方法と、のうちのいずれかを含む
ことを特徴とする請求項２に記載の画像品質の評価方法。
【請求項４】
前記評価対象画像に対して目標検出を行う前記ステップは、
前記評価対象画像から取得された二値化画像の輪郭を分類して、テキスト輪郭を特定するステップと、
特定されたテキスト輪郭に基づいて所定方向においてテキストを合併して、前記少なくとも１つの目標領域を特定するステップと、を含む
ことを特徴とする請求項２又は３に記載の画像品質の評価方法。
【請求項５】
前記二値化画像の輪郭における０でない画素の個数を確定する操作と、
前記二値化画像の輪郭の縦横比及び横縦比を確定する操作と、
前記二値化画像の輪郭の所定方向の範囲内における所定方向の近傍範囲内に存在する、幅が同様である輪郭の数及び高さが同様である輪郭の数を確定する操作と、
のうちの少なくとも１つの操作によって確定されるパラメータに基づいて前記二値化画像の輪郭を分類する
ことを特徴とする請求項４に記載の画像品質の評価方法。
【請求項６】
特定されたテキスト輪郭に基づいて所定方向においてテキストを合併するステップは、
膨張オペレーター及び収縮オペレーターを設定することによって、特定されたテキスト輪郭に対して所定方向において膨張処理及び収縮処理を行うステップを含む
ことを特徴とする請求項４又は５に記載の画像品質の評価方法。
【請求項７】
評価対象画像における少なくとも１つの目標領域それぞれに対して品質評価を行う前記ステップは、
特定された前記少なくとも１つの目標領域及び画像品質評価モデルに基づいて、前記少なくとも１つの目標領域の品質評価結果を確定するステップを含む
ことを特徴とする請求項１乃至６のいずれか一項に記載の画像品質の評価方法。
【請求項８】
特定された前記少なくとも１つの目標領域及び画像品質評価モデルに基づいて、前記少なくとも１つの目標領域の品質評価結果を確定する前記ステップは、
ディープラーニングに基づくトレーニング方法を用いて画像品質評価モデルを確定し、特定された前記少なくとも１つの目標領域及び前記画像品質評価モデルに基づいて、前記少なくとも１つの目標領域の品質評価結果を確定するステップを含む
ことを特徴とする請求項７に記載の画像品質の評価方法。
【請求項９】
前記少なくとも１つの目標領域それぞれに対して品質評価を行う前記ステップは、
画素グレースケール値に対する統計に基づいて、前記少なくとも１つの目標領域に対して品質評価を行うステップを含む
ことを特徴とする請求項１乃至８のいずれか一項に記載の画像品質の評価方法。
【請求項１０】
確定された前記少なくとも１つの目標領域の品質評価結果に基づいて、前記評価対象画像に対して品質評価を行う前記ステップは、
品質の加重平均を計算する方式によって、確定された前記少なくとも１つの目標領域の品質評価結果に基づいて、前記評価対象画像に対して品質評価を行うステップを含む
ことを特徴とする請求項１乃至９のいずれか一項に記載の画像品質の評価方法。
【請求項１１】
前記少なくとも１つの目標領域それぞれに対して品質評価を行って、前記少なくとも１つの目標領域の品質評価結果を確定する前記ステップは、
非参照の品質評価指標を用いて、前記少なくとも１つの目標領域それぞれに対して品質評価を行って、前記少なくとも１つの目標領域の品質評価結果を確定するステップを含み、
前記非参照の品質評価指標は、エッジ強度と、ノイズ率と、輝度分布とのうちの少なくとも１つを含む
ことを特徴とする請求項１乃至１０のいずれか一項に記載の画像品質の評価方法。
【請求項１２】
画像品質の評価装置であって、
評価対象画像における少なくとも１つの目標領域それぞれに対して品質評価を行って、前記少なくとも１つの目標領域の品質評価結果を確定する目標領域品質評価ユニットと、
確定された前記少なくとも１つの目標領域の品質評価結果に基づいて、前記評価対象画像に対して品質評価を行う評価対象画像品質評価ユニットと、を備える
ことを特徴とする画像品質の評価装置。
【請求項１３】
前記評価対象画像に対して目標検出を行って、前記少なくとも１つの目標領域を特定する目標検出ユニットを更に備える
ことを特徴とする請求項１２に記載の画像品質評価装置。
【請求項１４】
前記目標検出ユニットが前記評価対象画像に対して目標検出を行う方法は、
従来の特徴抽出方式に基づく方法と、深層特徴抽出方式に基づく方法とのうちの少なくとも１つを含む
ことを特徴とする請求項１３に記載の画像品質評価装置。
【請求項１５】
前記目標検出ユニットは、
前記評価対象画像から取得された二値化画像の輪郭を分類して、テキスト輪郭を特定する輪郭分類ユニットと、
特定されたテキスト輪郭に基づいて、所定方向においてテキストを合併して、前記少なくとも１つの目標領域を特定するテキスト合併ユニットと、を含む
ことを特徴とする請求項１３又は１４に記載の画像品質評価装置。
【請求項１６】
前記輪郭分類ユニットは、さらに、
前記二値化画像の輪郭における０でない画素の個数を確定する操作と、
前記二値化画像の輪郭の縦横比及び横縦比を確定する操作と、
前記二値化画像の輪郭の所定方向の範囲内における所定方向の近傍範囲内に存在する、幅が同様である輪郭の数及び高さが同様である輪郭の数を確定する操作と、
のうちの少なくとも１つの操作によって確定されるパラメータに基づいて前記二値化画像の輪郭を分類する
ことを特徴とする請求項１５に記載の画像品質評価装置。
【請求項１７】
前記テキスト合併ユニットは、さらに、
膨張オペレーター及び収縮オペレーターを設定することによって、特定されたテキスト輪郭に対して所定方向において膨張処理及び収縮処理を行う
ことを特徴とする請求項１５又は１６に記載の画像品質評価装置。
【請求項１８】
前記目標領域品質評価ユニットは、さらに、
特定された前記少なくとも１つの目標領域及び画像品質評価モデルに基づいて、前記少なくとも１つの目標領域の品質評価結果を確定する
ことを特徴とする請求項１２乃至１７のいずれか一項に記載の画像品質評価装置。
【請求項１９】
前記目標領域品質評価ユニットは、さらに、
ディープラーニングに基づくトレーニング方法を用いて画像品質評価モデルを確定し、特定された前記少なくとも１つの目標領域及び前記画像品質評価モデルに基づいて、前記少なくとも１つの目標領域の品質評価結果を確定する
ことを特徴とする請求項１８に記載の画像品質評価装置。
【請求項２０】
前記目標領域品質評価ユニットは、さらに、
画素グレースケール値に対する統計に基づいて、前記少なくとも１つの目標領域に対して品質評価を行う
ことを特徴とする請求項１２乃至１９のいずれか一項に記載の画像品質評価装置。
【請求項２１】
前記評価対象画像品質評価ユニットは、さらに、
品質の加重平均を計算する方式によって、確定された前記少なくとも１つの目標領域の品質評価結果に基づいて、前記評価対象画像に対して品質評価を行う
ことを特徴とする請求項１２乃至２０のいずれか一項に記載の画像品質評価装置。
【請求項２２】
前記目標領域品質評価ユニットは、さらに、
非参照の品質評価指標を用いて、前記少なくとも１つの目標領域それぞれに対して品質評価を行って、前記少なくとも１つの目標領域の品質評価結果を確定し、
前記非参照の品質評価指標は、エッジ強度と、ノイズ率と、輝度分布とのうちの少なくとも１つを含む
ことを特徴とする請求項１２乃至２１のいずれか一項に記載の画像品質評価装置。
【請求項２３】
コンピュータデバイスであって、
メモリと、
プロセッサと、
前記メモリに記憶され、前記プロセッサにより実行されるコンピュータプログラムと、を備え、
前記プロセッサが前記コンピュータプログラムを実行すると、請求項１乃至１１のいずれか一項に記載の方法を実現する
ことを特徴とするコンピュータデバイス。
【請求項２４】
コンピュータ記憶媒体であって、
プロセッサ実行可能なプログラムが記憶されており、
前記プロセッサが前記実行可能なプログラムを実行すると、前記いずれか一項に記載の方法を実現する
ことを特徴とするコンピュータ記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本願は、２０１７年０９月２０日に提出された出願番号がＮｏ．２０１７１０８５４４１５．９である中国出願の優先権を主張し、そのすべての内容を参照より本明細書に組み込む。
本発明は、デジタル画像処理技術分野に関し、具体的には画像品質の評価方法及び装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
デジタルカメラ、監視カメラ、携帯電話などのデジタルデバイスが普及するとともに、デジタル画像がますます汎用されるようになってきた。実際応用において、例えば、顔認識、ＯＣＲ、画像分類、スマートモニタリングなどにおいては、画像品質に対する要求がある程度高いため、画像品質の良否を効果的に評価することがますます重要になっている。既存の画像品質の評価方法では、参照がある方式と参照がない方式のどちらであっても、基本的に画像全体に対する処理に基づいてそれに対応する品質指標を取得する形になっている。しかしながら、コンピュータがこのような方式によって品質評価を行うとき、本当は肉眼視覚の処理プロセスを再現できていない。周辺の場面を評価するとき、肉眼視覚システムは自動的な焦点合わせを実現し、このような焦点合わせプロセスがつまり、本当に注目の目標領域に対する検索であり、すなわち目標検出である。画像における注目画像領域（Ｒｅｇｉｏｎ  Ｏｆ  Ｉｎｔｅｒｅｓｔ，ＲＯＩ）の品質こそ、実際の応用にとってより意味的である。
【０００３】
そこで、画像品質の評価プロセスにおいて、注目の目標領域がより重視され、重要度が低い領域の画像品質が無視されるような、画像品質の評価方法及び装置が必要とされている。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
上述の課題に鑑みて、本発明は、画像品質の評価方法及び装置を提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明の第１態様は画像品質の評価方法を提供する。前記方法は、評価対象画像における少なくとも１つの目標領域それぞれに対して品質評価を行って、前記少なくとも１つの目標領域の品質評価結果を確定するステップと、確定した前記少なくとも１つの目標領域の品質評価結果に基づいて、前記評価対象画像に対して品質評価を行うステップと、を含む。
【０００６】
一実施形態において、前記方法は、前記評価対象画像に対して目標検出を行って、前記少なくとも１つの目標領域を特定するステップを更に含む。
【０００７】
一実施形態において、前記評価対象画像に対して目標検出を行う方法は、従来の特徴抽出方式に基づく方法と、深層特徴抽出方式に基づく方法とのいずれかを含む。
【０００８】
一実施形態において、前記評価対象画像に対して目標検出を行うステップは、前記評価対象画像から取得された二値化画像の輪郭を分類して、テキスト輪郭を特定するステップと、特定したテキスト輪郭に基づいて所定方向においてテキストを合併して、前記少なくとも１つの目標領域を特定するステップと、を含む。
【０００９】
一実施形態においては、前記二値化画像の輪郭における０でない画素の個数を確定する操作と、前記二値化画像の輪郭の縦横比及び横縦比を確定する操作と、前記二値化画像の輪郭の所定方向の範囲内における所定方向の近傍範囲内に存在する、幅が同様である輪郭の数及び高さが同様である輪郭の数を確定する操作と、のうちの少なくとも１つの操作によって確定されるパラメータに基づいて前記二値化画像の輪郭を分類する。
【００１０】
一実施形態において、特定したテキスト輪郭に基づいて所定方向においてテキストを合併するステップは、膨張オペレーター及び収縮オペレーターを設定することによって、特定したテキスト輪郭に対して所定方向において膨張処理及び収縮処理を行うステップを含む。
【００１１】
一実施形態において、評価対象画像における少なくとも１つの目標領域それぞれに対して品質評価を行うステップは、特定された前記少なくとも１つの目標領域及び画像品質評価モデルに基づいて、前記少なくとも１つの目標領域の品質評価結果を確定するステップを含む。
【００１２】
一実施形態において、特定された前記少なくとも１つの目標領域及び画像品質評価モデルに基づいて、前記少なくとも１つの目標領域の品質評価結果を確定するステップは、ディープラーニングに基づくトレーニング方法を用いて画像品質評価モデルを確定し、特定された前記少なくとも１つの目標領域及び前記画像品質評価モデルに基づいて、前記少なくとも１つの目標領域の品質評価結果を確定するステップを含む。
【００１３】
一実施形態において、前記少なくとも１つの目標領域それぞれに対して品質評価を行うステップは、画素グレースケール値に対する統計に基づいて、前記少なくとも１つの目標領域に対して品質評価を行うステップを含む。
【００１４】
一実施形態において、確定された前記少なくとも１つの目標領域の品質評価結果に基づいて、前記評価対象画像に対して品質評価を行うステップは、品質の加重平均を計算する方式によって、確定された前記少なくとも１つの目標領域の品質評価結果に基づいて、前記評価対象画像に対して品質評価を行うステップを含む。
【００１５】
一実施形態において、前記少なくとも１つの目標領域それぞれに対して品質評価を行って、前記少なくとも１つの目標領域の品質評価結果を確定するステップは、非参照の品質評価指標を用いて、前記少なくとも１つの目標領域それぞれに対して品質評価を行って、前記少なくとも１つの目標領域の品質評価結果を確定するステップを含む。なお、前記非参照の品質評価指標は、エッジ強度と、ノイズ率と、輝度分布とのうちの少なくとも１つを含む。
【００１６】
本発明の第２態様は画像品質の評価装置を提供する。前記装置は、評価対象画像における少なくとも１つの目標領域それぞれに対して品質評価を行って、前記少なくとも１つの目標領域の品質評価結果を確定する目標領域品質評価ユニットと、確定された前記少なくとも１つの目標領域の品質評価結果に基づいて、前記評価対象画像に対して品質評価を行う評価対象画像品質評価ユニットと、を備える。
【００１７】
一実施形態において、前記装置は、前記評価対象画像に対して目標検出を行って、前記少なくとも１つの目標領域を特定する目標検出ユニットを更に備える。
【００１８】
一実施形態において、前記目標検出ユニットが前記評価対象画像に対して目標検出を行う方法は、従来の特徴抽出方式に基づく方法と、深層特徴抽出方式に基づく方法とのうちの少なくとも１つを含む。
【００１９】
一実施形態において、前記目標検出ユニットは、前記評価対象画像から取得された二値化画像の輪郭を分類して、テキスト輪郭を特定する輪郭分類ユニットと、特定されたテキスト輪郭に基づいて、所定方向においてテキストを合併して、前記少なくとも１つの目標領域を特定するテキスト合併ユニットと、を備える。
【００２０】
一実施形態において、前記輪郭分類ユニットはさらに、前記二値化画像の輪郭における０でない画素の個数を確定する操作と、前記二値化画像の輪郭の縦横比及び横縦比を確定する操作と、前記二値化画像の輪郭の所定方向の範囲内における所定方向の近傍範囲内に存在する、幅が同様である輪郭の数及び高さが同様である輪郭の数を確定する操作と、のうちの少なくとも１つの操作によって確定されるパラメータに基づいて前記二値化画像の輪郭を分類する。
【００２１】
一実施形態において、前記テキスト合併ユニットはさらに、膨張オペレーター及び収縮オペレーターを設定することによって、確定されたテキスト輪郭に対して所定方向において膨張処理及び収縮処理を行う。
【００２２】
一実施形態において、前記目標領域品質評価ユニットはさらに、特定された前記少なくとも１つの目標領域及び画像品質評価モデルに基づいて、前記少なくとも１つの目標領域の品質評価結果を確定する。
【００２３】
一実施形態において、前記目標領域品質評価ユニットはさらに、ディープラーニングに基づくトレーニング方法を用いて画像品質評価モデルを確定し、特定された前記少なくとも１つの目標領域及び前記画像品質評価モデルに基づいて、前記少なくとも１つの目標領域の品質評価結果を確定する。
【００２４】
一実施形態において、前記目標領域品質評価ユニットはさらに、画素グレースケール値に対する統計に基づいて、前記少なくとも１つの目標領域に対して品質評価を行う。
【００２５】
一実施形態において、前記評価対象画像品質評価ユニットはさらに、品質の加重平均を計算する方式によって、確定された前記少なくとも１つの目標領域の品質評価結果に基づいて、前記評価対象画像に対して品質評価を行う。
【００２６】
一実施形態において、前記目標領域品質評価ユニットはさらに、非参照の品質評価指標を用いて、前記少なくとも１つの目標領域それぞれに対して品質評価を行って、前記少なくとも１つの目標領域の品質評価結果を確定する。なお、前記非参照の品質評価指標は、エッジ強度と、ノイズ率と、輝度分布とのうちの少なくとも１つを含む。
【００２７】
本発明の第３態様はコンピュータデバイスを提供する。当該コンピュータデバイスは、メモリと、プロセッサと、前記メモリに記憶され且つ前記プロセッサにより実行されるコンピュータプログラムと、を備え、前記プロセッサが前記コンピュータプログラムを実行すると、上述のいずれか一項に記載の方法を実現する。
【００２８】
本発明の第４態様はコンピュータ記憶媒体を提供する。当該コンピュータ記憶媒体には、プロセッサにより実行可能なプログラムが記憶されており、前記プロセッサが前記実行可能なプログラムを実行すると、上述のいずれか一項に記載の方法を実現する。
【発明の効果】
【００２９】
本発明に係る画像品質の評価方法を採用すると、画像品質の評価プロセスにおいては、注目の目標領域がより重視され、重要度が低い領域の画像品質が無視される。したがって、評価対象画像に対する品質評価を実現するとともに、評価速度が速く、評価精度が高く、客観的且つ効果的に評価対象画像の品質を評価することができるため、品質評価結果が最大限に肉眼の感知結果と同じようになる。
【図面の簡単な説明】
【００３０】
【図１】本発明の実施例による画像品質の評価方法のフローチャートである。
【図２】本発明の実施例による画像品質の他の評価方法のフローチャートである。
【図３】本発明の実施例によるテキスト画像品質の評価方法のフローチャートである。
【図４】本発明の実施例によるテキスト画像の例である。
【図５】図４のテキスト画像の二値化画像である。
【図６】図４に対する目標検出によって得られる文字列領域の模式図である。
【図７】本発明の実施例による画像品質評価モデルの合成画像の模式図である。
【図８】図４のテキスト画像の評価結果である。
【図９】本発明の実施例による他のテキスト画像の例である。
【図１０】図９のテキスト画像の二値化画像である。
【図１１】図９に対する目標検出によって得られる文字列領域の模式図である。
【図１２】図９のテキスト画像の評価結果である。
【図１３】本発明の実施例による画像品質の評価装置の模式図である。
【発明を実施するための形態】
【００３１】
本発明の目的、技術案及び長所をより明確にするため、以下、図面を参照しながら、本発明についてより詳しく説明する。
図１は、本発明の実施例による画像品質の評価方法のフローチャートである。
Ｓ１０１：評価対象画像における少なくとも１つの目標領域それぞれに対して品質評価を行って、当該少なくとも１つの目標領域のうちの各目標領域の品質評価結果を確定する。
Ｓ１０２：確定した当該少なくとも１つの目標領域それぞれの品質評価結果に基づいて、評価対象画像に対して品質評価を行う。
画像品質を評価するために、最初には画像における目標領域を把握する必要がある。本明細書において、目標領域を特定する方式は、予め設定される方式であってもよく、毎回の評価の前に検出する方式であってもよい。
【００３２】
図２は、本発明の実施例による画像品質の他の評価方法のフローチャートである。
本発明は品質評価方法を提供し、当該方法は図１に示すステップを含む。
Ｓ２０１：評価対象画像に対して目標検出を行って、少なくとも１つの目標領域を特定する。
Ｓ２０２：当該少なくとも１つの目標領域それぞれに対して品質評価を行って、当該少なくとも１つの目標領域のうちの各目標領域の品質評価結果を確定する。
Ｓ２０３：確定された当該少なくとも１つの目標領域それぞれの品質評価結果に基づいて、評価対象画像に対して品質評価を行う。
【００３３】
画像品質を評価するために、最初には画像における目標領域を検出する必要がある。ただし、注目する目標領域によって、異なる目標検出方法を採用する。評価対象画像に対して目標検出を行うためには、従来の特徴抽出方式に基づく方法や、深層特徴抽出方式に基づく方法（例えば、ＣＴＰＮ方法、Ｈａａｒ分類器、Ｆａｔｅｒ−ｒｃｎｎ）などを用いてもよい。ここで、評価対象画像は、動物、人間の顔、食べ物、自動車、又は文字列の画像などの任意の対象を含んでもよい。本明細書において、評価対象画像はカラー画像であってもよく、グレースケール画像であってもよい。目標検出を行った後に返される結果は、複数の注目目標領域であり、これらの目標領域は画像の形で記憶される。
【００３４】
本明細書において、品質評価は非参照（Ｎｏ  Ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ，  ＮＲ）の品質評価指標を採用する。具体的には、エッジ強度、ノイズ率又は輝度分布などを含む。また、入力される評価対象画像に対する品質評価で用いるために、品質評価を行う前に機械学習の方法に基づいて品質評価モデルをトレーニングすることができる。モデルをトレーニングするためには、様々な目標領域画像を予め収集して、品質ラベリングを行う必要がある。品質ラベルの大きさを、例えば数値０−１００範囲以内の整数で表す場合、ラベルの数値が大きければ大きいほど、対応する画像の品質が良い。なお、他の適切な方式によって品質ラベルの大きさを定義することもできる。一実施形態においては、正確度の高い画像品質モデルを確定するために、ディープラーニング（畳み込みニューラルネットワークＣＮＮ）に基づくトレーニング方法を用いてモデルのトレーニングを行う。
【００３５】
さらに、本明細書においては、確定された少なくとも１つの目標領域のうちの各目標領域の品質評価結果に基づいて評価対象画像に対して品質評価を行うとき、少なくとも１つの目標領域のうちの各目標領域の品質評価結果に対して加重平均を計算する方式によって、各目標領域の重要性によって重みをそれぞれ付けることができる。目標領域の重要性は、目標領域の大きさ、解像度、当該目標領域への注目程度などによって決められる。目標領域が同様な重要性を有すると考えられる場合、加重平均を計算する方式を各目標領域の品質評価結果の算術平均を計算する方式に変更する。
【００３６】
以下、図面を参照しながら実施例についてより詳しく説明する。
図３は、本発明によるテキスト画像品質の評価方法のフローチャートであり、図２に示すよう、当該方法は以下のステップを含む。
Ｓ３０１：評価対象画像を入力する。
当該ステップにおいて、評価対象画像はテキスト画像（例えば、図４又は図９に示す）であり、画像における注目目標は文字列であり、文字列に対する目標検出は画像における文字列の位置を検出するためである。
Ｓ３０２：評価対象画像がカラー画像である場合、ステップＳ３０３を実行するが、そうでない場合、Ｓ３０３をスキップしてステップＳ３０４を実行する。
Ｓ３０３：カラー画像に対してグレースケール変換を行う。
Ｓ３０４：処理対象グレースケール画像に対して二値化処理を行う。
【００３７】
当該ステップにおいては、入力された評価対象画像がグレースケール画像（例えば、図４及び図９に示す）である場合、評価対象画像が処理対象グレースケール画像となるため、ステップＳ３０２を実行した後、ステップＳ３０３をスキップして直接ステップＳ３０４に進んで、評価対象画像に対して二値化処理を行う。一方、入力された評価対象画像がカラー画像である場合、評価対象グレースケール画像がステップＳ３０３によりグレースケール変換された画像である。本実施例においては、局所の適応的二値化方法を用いて処理対象グレースケール画像に対して二値化処理を行う。つまり、画素の近傍における画素値分布に基づいて画素の位置における二値化閾値を確定し、処理対象グレースケール画像におけるすべての画素ポイントに対して以下の操作を実行する。
画素ポイントを中心として、Ｎ×Ｎの近傍領域を選出する。一実施形態において、Ｎの範囲は［２，５］である。
当該近傍範囲内のすべての画素の平均値を計算する。
前のステップによって算出された平均値から補正定数Ｑを引いて、当該画素の閾値を取得する。一実施形態において、Ｑの範囲は［２，７］である。
当該画素値を前のステップによって取得された閾値と比較し、当該画素値が当該閾値より大きい場合、画像において当該画素値を２５５と設定し、そうでない場合、画像において当該画素値を０と設定する。図４及び図９の画像に対して二値化処理を行うことによって、図５及び図１０に示す通りのそれらに対応する二値化画像を取得することができる。
【００３８】
Ｓ３０５：二値化画像のすべての輪郭を分類し、テキスト型でない輪郭を除去することによって、テキスト輪郭を特定する。二値化画像におけるすべての輪郭それぞれに対して以下の操作を行う。
輪郭範囲内の０でない画素値の個数ｎｏｎｚを確定する。
輪郭の縦横比ｈｗ及び横縦比ｗｈを確定する。
輪郭の横方向の輪郭範囲内における横方向の近傍範囲内（なお、横方向の代わりに縦方向又は任意の適切な方向を採用してもよい）に存在する幅が同様である輪郭の数ＳＷと、高さが同様である輪郭の数ＳＨとを確定する。
ｎｏｎｚが第１の閾値以下である場合、及び／又はｈｗが第２の閾値以上且つＳＨが第３の閾値以下である場合、及び／又はｗｈが第４の閾値以上且つＳＷが第５の閾値以下である場合、上述の輪郭はすべてテキスト輪郭でないと判定し、二値化画像において輪郭範囲内のすべての位置の画素値を０と設定する。一実施形態において、第１の閾値範囲は［２，５］であり、第２の閾値範囲は［８，１２］であり、第３の閾値範囲は［２，５］であり、第４の閾値範囲は［８，１２］であり、第５の閾値範囲は［２，５］である。幅がＷであり且つ高さがＨである輪郭に対して、その同様な幅輪郭を当該輪郭幅範囲が［０ ．７Ｗ，１ ．３Ｗ］であると定義し、その同様な高さ輪郭を輪郭高さ範囲が［０ ．７Ｈ，１ ．３Ｈ］であると定義する。
【００３９】
Ｓ３０６：確定されたテキスト輪郭に基づいて、文字列を合併して、文字列領域を特定する。
当該ステップにおいて、具体的には、ステップＳ３０５によって処理された二値化画像における輪郭を水平方向において（ただし、垂直方向又は任意の適切な方向においてもよい）膨張処理及び収縮処理を行って、文字列領域を取得する。ここで、膨張処理は、操作対象に対してエッジを増やすことであり、収縮処理は、対象エッジの一部の画素を消すことである。なお、エッジはそれに対応する操作オペレーターによって定義される。例えば、膨張オペレーターの大きさが５×１である場合、当該画素を中心として、５×１の近傍範囲内の画素をすべて目標画素として設定する。ステップＳ３０４、Ｓ３０５を遂行した後、さらに、大きさが５×１である膨張オペレーターを用いて２０回の膨張処理を行い、大きさが５×１である収縮オペレーターを用いて１５回の収縮処理を行い、すべての輪郭の外接四角形をマスクとすることによって、画像の文字列領域を取得することができる。なお、具体的に作業を行うとき、当業者は膨張オペレーター、膨張処理回数及び収縮回数を適切に調整してもよい。図６及び図１１は、評価対象画像に対してステップＳ３０６を行うことによって取得した文字列領域である。
【００４０】
Ｓ３０７：Ｓ３０６によって検出された文字列領域に対して品質評価を行う。
品質評価のステップを行う前、ディープラーニングに基づく方法を用いて、文字列領域向けの画像品質評価モデルを予めトレーニングしておく。ここで、トレーニングされる文字列データは、合成して取得してもよく、テキスト画像から直接切り取ってラベリングしてもよい。文字列を合成する場合、まず常用の中国語文字単体、英語単語及び中国語・英語の常用の標点や符号から候補文字をランダムに選んで文字セットを組み立て、次に文字セットを様々な背景画像と融合させ、様々な程度のぼかしをかけ、様々な品質になるように圧縮してから、記憶する。合成画像の品質パラメータに基づいて、対応する画像の品質をラベリングし、大きさ範囲を０−１００にする。図７は、合成画像の一模式図である。
【００４１】
図６における１０個の文字列領域と、図１１における４個の文字列領域とをそれぞれ、トレーニングされた文字列領域向けの画像品質評価モデルに入力して、対応する文字列領域の品質評価結果を取得する。図８は、図６のすべての文字列領域ｌｉｎｅ＿１、ｌｉｎｅ＿２、ｌｉｎｅ＿３、ｌｉｎｅ＿４、ｌｉｎｅ＿５、ｌｉｎｅ＿６、ｌｉｎｅ＿７、ｌｉｎｅ＿８、ｌｉｎｅ＿９及びｌｉｎｅ＿１０の品質評価結果を示し、図１２は、図１１のすべての文字列領域ｌｉｎｅ＿１ａ、ｌｉｎｅ＿２ａ、ｌｉｎｅ＿３ａ及びｌｉｎｅ＿４ａの品質評価結果を示す。
【００４２】
Ｓ３０８：Ｓ３０７によって取得された文字列領域の品質評価結果に基づいて、品質の加重平均を計算する方式によって、評価対象画像に対して品質評価を行う。
ここで、重みの値は目標領域の重要性に基づいて決められる。本実施例において、目標領域の重要性が同一であると仮定する場合、加重平均の方式を簡単化して算術平均の方式に変更する。図４のテキスト画像の品質評価結果は、図７に示すすべての文字列領域ｌｉｎｅ＿１、ｌｉｎｅ＿２、ｌｉｎｅ＿３、ｌｉｎｅ＿４、ｌｉｎｅ＿５、ｌｉｎｅ＿６、ｌｉｎｅ＿７、ｌｉｎｅ＿８、ｌｉｎｅ＿９及びｌｉｎｅ＿１０の品質評価結果の平均値であり、大きさが１６である。図９のテキスト画像の品質評価結果は、図１２に示すすべての文字列領域ｌｉｎｅ＿１ａ、ｌｉｎｅ＿２ａ、ｌｉｎｅ＿３ａ及びｌｉｎｅ＿４ａの品質評価結果の平均値であり、大きさが９７である。
【００４３】
上述の説明からわかるように、上述の実施例に係る品質評価方法を採用すると、注目の目標領域に集中することができ、評価速度が速く、評価精度が高く、効果的にテキスト画像の品質を評価することができ、したがって様々な品質を有するテキスト画像に対する後続処理のために利便性を提供する。
他の一実施例において、品質評価のプロセスも同じくステップＳ２０１、Ｓ２０２及びＳ２０３を含んでもよい。具体的に、目標検出を行うステップにおいては、ディープラーニングに基づくアルゴリズムを用いることができる。目標領域の品質評価を行うステップにおいては、画素グレースケール値に対する統計に基づいて、目標領域に対して品質評価を行ってもよく、例えば、ラプラシアン分散アルゴリズムを採用する。評価対象画像に対して品質評価を行うステップにおいては、目標領域の品質評価結果に基づいて、品質の加重平均を計算する方式によって評価対象画像に対して品質評価を行ってもよい。
【００４４】
図１３は、本発明の実施例による画像品質の評価装置の模式図である。
本発明はさらに、図１３に示すような品質評価装置１２００を提供する。当該装置は、目標検出ユニット１２０１、目標領域品質評価ユニット１２０２及び評価対象画像品質評価ユニット１２０３を備える。具体的に、目標検出ユニット１２０１は、評価対象画像を検測して目標領域を特定する。目標領域品質評価ユニット１２０２は、目標検出ユニット１２０１により特定された目標領域に対して品質評価を行って、目標領域の品質評価結果を確定する。評価対象画像品質評価ユニット１２０３は、目標領域品質評価ユニット１２０２により確定された目標領域の品質評価結果に基づいて、評価対象画像に対して品質評価を行う。例えば、評価対象画像品質評価ユニット１２０３は、品質の加重平均を計算する方式によって評価対象画像に対して品質評価を行うことができる。
【００４５】
さらに、目標検出ユニット１２０１は輪郭分類モジュール１２０２ａ及びテキスト合併モジュール１２０２ｂを備える。輪郭分類ユニット１２０２ａは、テキスト輪郭を特定するために、二値化画像の輪郭における０でない画素の個数ｎｏｎｚを確定する操作と、二値化画像の輪郭の縦横比ｈｗ及び横縦比ｗｈを確定する操作と、二値化画像の輪郭の所定方向の範囲内における所定方向の近傍範囲内に存在する、幅が同様である輪郭の数ＳＷ及び高さが同様である輪郭の数ＳＨを確定する操作と、のうちの少なくとも１つの操作によって確定されたパラメータに基づいて、前記二値化画像の輪郭を分類する。テキスト合併ユニット１２０２ｂはさらに、膨張オペレーター及び収縮オペレーターを設定することによって、特定されたテキスト輪郭に対して所定方向において膨張処理及び収縮処理を行う。テキスト合併ユニット１２０２ｂは、輪郭分類ユニット１２０２ａにより特定されたテキスト輪郭に基づいて、所定方向においてテキストを合併して目標領域を特定する。
【００４６】
一実施形態において、目標領域品質評価ユニット１２０２はさらに、特定された目標領域及び画像品質評価モデルに基づいて、目標領域の品質評価結果を確定する。
他の一実施形態において、目標領域品質評価ユニット１２０２はさらに、画素グレースケール値に対する統計に基づいて、目標領域に対して品質評価を行う。
【００４７】
図１、２、３に係る品質評価方法のプロセスはさらに、デバイス読取可能な命令を代表する。当該デバイス読取可能な命令は、プロセッサにより実行されるプログラムを含む。当該プログラムは、実体化されて有形のコンピュータ読取可能な媒体のソフトウェアに記憶されることができる。当該有形のコンピュータ読取可能な媒体は、ＣＤ−ＲＯＭ、フロッピーディスク、ハードディスク、デジタルバーサタイルディスク（ＤＶＤ）、ブルーレイディスク又は他の形のメモリなどである。代替的に、図１、２に係る例としての方法における一部のステップ又はすべてのステップは、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、プログラマブルロジックデバイス（ＰＬＤ）、消去可能プログラマブルロジックデバイス（ＥＰＬＤ）、個別論理、ハードウェア、ファームウェアなどの任意の組み合わせにより実現されることができる。また、図１、２に係るフローチャートによって当該品質評価方法を説明したが、当該品質評価方法におけるステップに対する変更、削除又は合併は可能である。
【００４８】
上述の通り、プログラミング命令（例えばコンピュータ読取可能な命令）によって、例としての図１、２に示すプロセスを実現することができる。当該プログラミング命令は、有形のコンピュータ読取可能な媒体に記憶されており、例えば、ハードディスク、フラッシュメモリ、リードオンリーメモリ（ＲＯＭ）、コンパクトディスク（ＣＤ）、ディジタルバーサタイルディスク（ＤＶＤ）、高速フラッシュメモリ、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）及び／又は他の任意の記憶媒体である。また、当該記憶媒体において情報は任意の期間（例えば、長時間、永久的、しばらく、一時的なバッファ、及び／又は情報のバッファ）を亘って記憶されることができる。本文で使用したように、有形のコンピュータ読取可能な媒体という用語は、任意タイプのコンピュータにより読取されることが可能な記憶信号を含むと明確に定義される。追加的に、又は代替的に、コード命令（例えばコンピュータ読取可能な命令）によって、例としての図１、２に示すプロセスを実現することができる。当該プログラミング命令は、有形のコンピュータ読取可能な媒体に記憶されており、例えば、ハードディスク、フラッシュメモリ、リードオンリーメモリ、コンパクトディスク、ディジタルバーサタイルディスク、高速フラッシュメモリ、ランダムアクセスメモリ及び／又は他の任意の記憶媒体である。また、当該記憶媒体において情報は任意の期間（例えば、長時間、永久的、しばらく、一時的なバッファ、及び／又は情報のバッファ）を亘って記憶されることができる。
以上は本発明の好適な実施例に過ぎず、本発明の保護範囲を制限するための内容ではない。本発明の精神と原則の範囲内で行われるいずれの変更、同等の置換、更新などは、すべて本発明の保護範囲に属するべきである。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【国際調査報告】
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