一种基于排序学习的图像处理算法或系统的评价方法

本发明涉及图像质量评价领域，具体涉及一种基于排序学习的图像处理算法或系统的评价方法，输入若干组不同的图像处理算法或系统的输出结果图像，在完成标注的数据集上进行排序学习,得到排名函数，通过所述排名函数得到每一组待评价图像的相对质量高低，评价对应的图像处理算法或系统的相对质量，本发明的益处在于：适用性广,可面向图像压缩处理、图像清晰化处理等多种图像处理类型，尤其适用于图像清晰化处理等目前没有公认评价指标的情况，仅在人工标注阶段需要少量的参考图像信息，因此可以很好的解决一类很难得到参考图像的质量评价问题，利用本发明提供的基于排序学习的图像处理算法或系统的评价方法，可以评价多种图像处理类型的算法或系统的性能。