CN119477786A 一种基于图像数据质量评估的五维度样本优 选方法 （浙江理工大学）

一种基于图像数据质量评估的五维度样本种基于图像数据质量评估的五维度样本优选方法。该方法通过4个不同指标针对指标分布特点2步骤一：研究对象为基线样本空间内的数据，采步骤二：采用基于改进版NRLT的无参考图像质量指数计步骤四：提出一种数学平衡机制将得到的4个不同指标针对指标分布特点平衡为最终2.根据权利要求1所述的一种基于图像数据质量评估的五维度样本优选方法，其特征图像中各个像素点的灰度值之间是相互独立的，图像3.根据权利要求1所述的一种基于图像数据质量评估的五维度样本优选方法，其特征3归一化处理，样本图像局部归一化处理的过程包括计算每个像素点的局部均值μ和标准差样本图像的亮度特征是通过计算归一化图像I'(x,y)的绝对值的频率分布直方图得到4最后将光照性和纹理性两维度合二为一进行质量分数的计i为样本图像的亮度特征值。4.根据权利要求1所述的一种基于图像数据质量评估的五维度样本优选方法，其特征Bi通过SAM模型解析jpg图像对应的XML文件的标注parseXML(X)，获取边界框的坐标对标注框内的特定对象进行分割并生成像素级掩码Mi，将图像分割成不同的区域并转i5.根据权利要求1所述的一种基于图像数据质量评估的五维度样本优选方法，其特征IQA_ImageEntropy指标和IQA_SNR指标选择最小_最大标准化(min_max_5归一化后，针对值需要取平衡的两个指标IQA_ImageEntropy指针对值越大越好的IQA_SNR指标采用increasing_scor针对值越小越好的IQA_NRLT指标采用decreasing_scor6+w22+w33+w447[0008]步骤二：采用基于改进版NRLT的无参考图像质量指数计算机制，NRLT是SCIs(ScreenContentImages)领域内的一种针对屏幕内容图像质量评估的一种方法。对本发后使用特征向量均值的质量分数作为测度指标IQA_8模型解析jpg图像对应的XML文件的标注，获标注框的掩码面积总和作为测度指标IQA_[0010]步骤四：提出一种数学平衡机制将得到的4个不同指标针对指标分布特点平衡为[0012]图像中各个像素点的灰度值之间是相互独立的，图像的灰度分布为p＝{p1，ii是灰度值为i的像素个数与图像总像素个数之比，而n为灰度级[0015]用整副图像或者所选区域的平均值来代表信号幅值，用[0025]样本图像的边缘特征是通过计算边缘图E(x，y)的绝对值的频率分布直方图得到9进行归一化处理，样本图像局部归一化处理的过程包括计算每个像素点的局部均值μ和标f2[0040]通过SAM模型解析jpg图像对应的XML文件的标注parseXML(X)，获取边界框的坐标[0042]生成掩码的输入提示框input_boxes，其中create_input_box(Bi)表示用单张样本中包含的多个边界框的坐标对应生成标注提[0051]IQA__ImageEntropy指标和IQA__SNR指标选择最小_最大标准化(minmax+w22+w33+W44[0078](1)本发明在基线样本空间内对一批数据进行处理，计算每张样本的信息熵测度指标IQA_ImageEntropy和信噪比测度指标IQA_SNR；再进行样本图像边缘特征和亮度特征[0079](2)本发明将得到的4个不同指标针对指标分布特点进行平衡：先进行最大_最小向量{f12[0095]步骤四：提出一种数学平衡机制将得到的4个不同指标针对指标分布特点平衡为[0097]图像中各个像素点的灰度值之间是相互独立的，图像的灰度分布为p＝{p1，ii是灰度值为i的像素个数与图像总像素个数之比，而n为灰度级[0100]用整副图像(或者所选区域)的平均值来代表信号幅值，用标准差来代表噪声幅进行归一化处理。样本图像局部归一化处理的过程包括计算每个像素点的局部均值μ和标[0132]IQA__ImageEntropy指标和IQA__SNR指标选择最小一最大标准化(minmax+w22+w33+w44该指标在目标检测中能比较直观和简明的反映训练结果[0163]图3结果为经过五维度图像数据质量评估优选的AP值对比Baseline的情况，结果中person类别提升至95.67提高了5.67个百分点；garbage_bag类别提升至88.76提提升至92.04提高了14.74个百分点；zhizhip