WO2024055357A1 - 电视清晰度的调试方法及装置 - Google Patents

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WO2024055357A1
WO2024055357A1 PCT/CN2022/121326 CN2022121326W WO2024055357A1 WO 2024055357 A1 WO2024055357 A1 WO 2024055357A1 CN 2022121326 W CN2022121326 W CN 2022121326W WO 2024055357 A1 WO2024055357 A1 WO 2024055357A1
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WO
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definition
image
tested
debugging
preset
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PCT/CN2022/121326
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English (en)
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田其冲
谢岸煌
谢仁礼
吴有肇
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深圳Tcl新技术有限公司
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    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N7/00—Television systems
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N7/00—Television systems
    • H04N7/16—Analogue secrecy systems; Analogue subscription systems
    • H04N7/167—Systems rendering the television signal unintelligible and subsequently intelligible

Definitions

  • This application mainly relates to the field of display technology, and specifically to a method and device for debugging television definition.
  • the definition adjustment work of TV sets is basically completed by engineers by comparing the differences between the TV set to be adjusted and the target TV set.
  • Engineers use manual testing to compare the display effects of several sets of images under several sets of parameters.
  • this process relies on the adjustment experience of engineers, is time-consuming and labor-intensive, and the whole process takes a week or even longer.
  • the TV definition cannot be automatically debugged in the existing technology.
  • This application provides a method and device for debugging television definition, aiming to solve the problem in the prior art that television definition cannot be automatically debugged.
  • this application provides a method for debugging television definition.
  • the method for debugging television definition includes:
  • the target definition debugging parameters of the TV to be tested are determined according to the image definition indicators corresponding to each of the preset definition debugging parameters.
  • the target definition debugging parameters of the TV to be tested are determined according to the image definition indicators corresponding to each of the preset definition debugging parameters, including:
  • the preset definition debugging parameter with the largest image definition index among multiple different preset definition debugging parameters is determined as the target definition debugging parameter of the TV to be tested.
  • calculating the image definition index corresponding to each of the preset definition debugging parameters according to the reference image and the plurality of images to be tested includes:
  • the image definition index corresponding to each of the preset definition debugging parameters is determined according to the image definition score of each image to be tested.
  • calculating the image clarity score of each test image according to the reference image and the plurality of test images includes:
  • the full reference sharpness score and the no-reference sharpness score are weighted and summed to obtain the image corresponding to the image to be tested. Clarity Rating.
  • one of the first preset weight coefficient and the second preset weight coefficient is zero and the other is not zero.
  • the first preset weight coefficient is greater than the second preset weight coefficient.
  • determining the image clarity index corresponding to each of the preset clarity debugging parameters according to the image clarity score of each image to be tested includes:
  • the image clarity index corresponding to the preset clarity debugging parameters is determined based on multiple image clarity scores.
  • the plurality of target original images include at least two types of images with different resolutions.
  • the image definition index corresponding to the preset definition debugging parameter is determined based on multiple image definition scores, including:
  • the average or median of multiple image clarity scores is determined as the image clarity index corresponding to the preset clarity debugging parameters.
  • the full reference clarity score is the SSIM score; the no-reference clarity score is the NIQE score.
  • the obtained target original image is displayed on the TV to be tested with multiple sets of different preset definition debugging parameters to obtain multiple images to be tested, including:
  • the operation information including the mouse click position and the name of the clarity debugging parameter corresponding to the mouse click position;
  • the multiple images to be tested include:
  • the debugging method also includes:
  • the switched target original image is obtained and multiple images to be tested are displayed on the TV to be tested with multiple sets of different preset definition debugging parameters.
  • this application provides a TV definition debugging device.
  • the TV definition debugging device includes:
  • the first acquisition unit is used to acquire multiple images to be tested obtained by displaying the target original image on the TV to be tested with multiple sets of different preset definition debugging parameters;
  • the second acquisition unit is used to acquire the reference image obtained by displaying the target original image on the reference TV;
  • a calculation unit configured to calculate an image definition index corresponding to each of the preset definition debugging parameters according to the reference image and the plurality of images to be tested;
  • a determining unit configured to determine the target definition debugging parameters of the TV to be tested based on the image definition indicators corresponding to each of the preset definition debugging parameters.
  • the determining unit is used for:
  • the preset definition debugging parameter with the largest image definition index among multiple different preset definition debugging parameters is determined as the target definition debugging parameter of the TV to be tested.
  • the computing unit is used for:
  • the image definition index corresponding to each of the preset definition debugging parameters is determined according to the image definition score of each image to be tested.
  • the computing unit is used for:
  • the full reference sharpness score and the no-reference sharpness score are weighted and summed to obtain the image corresponding to the image to be tested. Clarity Rating.
  • one of the first preset weight coefficient and the second preset weight coefficient is zero and the other is not zero.
  • the first preset weight coefficient is greater than the second preset weight coefficient.
  • the computing unit is used for:
  • the image clarity index corresponding to the preset clarity debugging parameters is determined based on multiple image clarity scores.
  • the plurality of target original images include at least two types of images with different resolutions.
  • the computing unit is used for:
  • the average or median of multiple image clarity scores is determined as the image clarity index corresponding to the preset clarity debugging parameters.
  • the full reference clarity score is the SSIM score; the no-reference clarity score is the NIQE score.
  • the first acquisition unit is used for:
  • the operation information including the mouse click position and the name of the clarity debugging parameter corresponding to the mouse click position;
  • the first acquisition unit is used for:
  • the first acquisition unit is used for:
  • the switched target original image is obtained and multiple images to be tested are displayed on the TV to be tested with multiple sets of different preset definition debugging parameters.
  • this application provides an intelligent device, which includes:
  • processors one or more processors
  • One or more application programs wherein the one or more application programs are stored in the memory and configured to be executed by the processor to implement the debugging of television definition according to any one of the first aspects method.
  • the present application provides a computer-readable storage medium that stores a plurality of instructions, and the instructions are suitable for loading by a processor to execute any one of the steps described in the first aspect. Steps in debugging TV definition.
  • the debugging method for TV definition includes: acquiring a target original image and displaying multiple images to be tested with multiple sets of different preset definition debugging parameters on the TV to be tested. ; Obtain the reference image obtained by displaying the target original image on the reference TV; calculate the image definition index corresponding to each preset definition debugging parameter based on the reference image and multiple images to be tested; and calculate the image definition corresponding to each preset definition debugging parameter.
  • the definition index determines the target definition debugging parameters of the TV to be tested.
  • This application displays the same image on the TV to be tested in multiple sets of different preset definition debugging parameters, and then compares the multiple to-be-tested images corresponding to the multiple sets of different preset definition debugging parameters with the reference image displayed on the reference TV, using the image
  • the definition index selects the optimal target definition debugging parameters of the TV to be tested from multiple sets of different preset definition debugging parameters.
  • the TV to be tested can be debugged until the definition of the TV to be tested is close to that of the reference TV, thus realizing the automation of definition debugging. .
  • Figure 1 is a schematic scene diagram of a TV definition debugging system provided by an embodiment of the present application
  • FIG. 2 is a schematic flow diagram of an embodiment of the TV definition debugging method provided in the embodiment of the present application
  • Figure 3 is a process for obtaining multiple test images obtained by displaying a target original image with multiple sets of different preset definition debugging parameters on the TV to be tested in one embodiment of the TV definition debugging method provided in the embodiment of the present application.
  • Figure 4 is a schematic structural diagram of an embodiment of the TV definition debugging device provided in the embodiment of the present application.
  • Figure 5 is a schematic structural diagram of an embodiment of the smart device provided in the embodiment of the present application.
  • first and second are used for descriptive purposes only and cannot be understood as indicating or implying relative importance or implicitly indicating the quantity of indicated technical features. Therefore, the features defined as “first” and “second” may explicitly or implicitly include one or more features. In the description of this application, “plurality” means two or more than two, unless otherwise explicitly and specifically limited.
  • the embodiment of the present application provides a method and device for debugging television definition, which will be described in detail below.
  • Figure 1 is a schematic scene diagram of a television definition debugging system provided by an embodiment of the present application.
  • the television definition debugging system may include an intelligent device 100, and a television definition debugging device is integrated in the intelligent device 100. .
  • the above-mentioned smart device 100 may be a general computer device or a special computer device.
  • the smart device 100 may be a desktop computer, a portable computer, a network server, a personal digital assistant (PDA), a mobile phone, a tablet computer, a wireless terminal device, a communication device, an embedded device, etc.
  • PDA personal digital assistant
  • This embodiment does not The type of smart device 100 is defined.
  • the application environment shown in Figure 1 is only one application scenario of the solution of the present application and does not constitute a limitation on the application scenarios of the solution of the present application.
  • Other application environments may also include those shown in Figure 1 Show more or less smart devices, for example, only one smart device is shown in Figure 1.
  • the TV definition debugging system can also include one or more other smart devices that can process data. Specifically, this There are no restrictions anywhere.
  • the TV definition debugging system may also include a memory 200 for storing data.
  • the scene diagram of the TV definition debugging system shown in Figure 1 is only an example.
  • the TV definition debugging system and the scene described in the embodiment of the present application are to more clearly illustrate the technology of the embodiment of the present application.
  • the solution does not constitute a limitation on the technical solution provided by the embodiment of the present application. Persons of ordinary skill in the art know that with the evolution of the TV definition debugging system and the emergence of new business scenarios, the technical solution provided by the embodiment of the present application is Similar technical issues also apply.
  • an embodiment of the present application provides a method for debugging television definition.
  • the debugging method for television definition includes: acquiring multiple target original images and displaying them with multiple sets of different preset definition debugging parameters on the TV to be tested. The image to be tested; obtain the reference image obtained by displaying the target original image on the reference TV; calculate the image definition index corresponding to each preset definition debugging parameter based on the reference image and multiple images to be tested; debug the parameters according to each preset definition The corresponding image definition index determines the target definition debugging parameters of the TV to be tested.
  • FIG. 2 is a schematic flow chart of an embodiment of a TV definition debugging method provided in an embodiment of the present application.
  • the TV definition debugging method includes the following steps S201 to S204:
  • the target original image may be an image with different resolutions such as 480p, 720p, 2k, 4k, etc.
  • the preset definition debugging parameters include multiple parameters used by staff to debug the TV.
  • the same target original image is displayed on the TV to be tested with multiple sets of different preset definition debugging parameters, and multiple sets of images to be tested corresponding to multiple sets of different preset definition debugging parameters can be obtained.
  • a plurality of images to be tested that have been debugged by various preset definition debugging parameters on the TV to be tested are intercepted through the FPGA chip.
  • FPGA The English full name is Field Programmable Gate Array, field programmable logic gate array.
  • the FPGA board is a semi-customized circuit in the application-specific integrated circuit. It is a programmable logic array that can flexibly realize various image processing needs.
  • a screenshot software is used to take screenshots on the screen of the TV to be tested, and multiple sets of images to be tested corresponding to different preset definition debugging parameters are obtained.
  • a camera is set up at a preset position in front of the TV to be tested, and a plurality of images to be tested corresponding to multiple sets of different preset definition debugging parameters captured by the camera are captured on the TV screen to be tested.
  • Socket programming is also called socket programming. Applications can send or receive data through it. It is often used for data transmission between the server and the client.
  • the reference TV is a reference TV that has been manually adjusted for definition.
  • the reference image displayed on the reference TV is intercepted through the FPGA chip.
  • a reference image is obtained by taking a screenshot on the screen of the reference TV using screenshot software.
  • a camera is set up at a preset position in front of the reference TV, and a reference image captured by the camera on the reference TV screen is obtained.
  • the image clarity score of each image to be tested is calculated based on the reference image and multiple images to be tested; the image clarity index corresponding to each preset clarity debugging parameter is determined based on the image clarity score of each image to be tested. .
  • calculating the image clarity score of each test image based on the reference image and multiple test images may include:
  • the full reference definition score may be peak signal-to-noise ratio PSNR, structural similarity SSIM, mean square error MSE, etc.
  • PSNR peak signal-to-noise ratio
  • SSIM structural similarity
  • MSE mean square error MSE
  • the full reference clarity score is a structural similarity SSIM score.
  • SSIM Structuretural Similarity
  • the no-reference sharpness score may be the blind/no-reference image spatial quality evaluator BRISQUE score, the naturalness image quality evaluator NIQE score, the perception-based image quality evaluator PIQE score, etc.
  • the full reference clarity score is the NIQE score.
  • NIQE Naturalness Image Quality Evaluator, natural image quality evaluation
  • NIQE is a no-reference image quality evaluation algorithm. The design idea of the algorithm is based on constructing a series of features used to measure image quality and fitting these features into A multivariate Gaussian model.
  • the NIQE indicator can be expressed as the distance between the MVG model (Multivariate Gaussian) of NSS (Natural Scene Statistics) features extracted from test images and the MVG model of quality-aware features extracted from natural images. .
  • NIQE score calculation steps may include:
  • the image will be divided into P ⁇ P blocks, and then the NSS features are calculated from the coefficients of each block.
  • ⁇ in process 1) can be used to quantify the sharpness of the local image.
  • the local sharpness of block b is calculated according to the following formula:
  • the characteristics of the image patch are calculated by the symmetric generalized Gaussian Distribution (AGGD) model with a mean value of 0.
  • AGGD symmetric generalized Gaussian Distribution
  • the full reference sharpness score and the no-reference sharpness score are weighted and summed to obtain the image to be tested. Corresponding image clarity score.
  • one of the first preset weight coefficient and the second preset weight coefficient is zero and the other is not zero.
  • the first preset weight coefficient is zero and the second preset weight coefficient is 1; or the second preset weight coefficient is zero and the first preset weight coefficient is 1.
  • the first preset weight coefficient is greater than the second preset weight coefficient.
  • the image definition index corresponding to each preset definition debugging parameter is determined based on the image definition score of each image to be tested, including:
  • N target original images are displayed under preset sharpness debugging parameters, and N image sharpness scores corresponding to N images to be tested are obtained.
  • Multiple target original images contain at least two types of images with different resolutions.
  • N images to be tested correspond to N image sharpness scores, where the image sharpness score is obtained by the weighted sum of the full reference sharpness score Score SSIM and N no-reference sharpness scores Score NIQE .
  • the average or median of multiple image clarity scores is determined as the image clarity index corresponding to the preset clarity debugging parameters.
  • the image sharpness scores are obtained by weighted summing, and then the average or median of multiple image sharpness scores are obtained.
  • the number of digits is determined as the image definition index corresponding to the preset definition debugging parameters.
  • the average of multiple image clarity scores is determined as the image clarity index Score corresponding to the preset clarity debugging parameters, as shown in the following formula,
  • the preset definition debugging parameter with the largest image definition index among multiple different preset definition debugging parameters is determined as the target definition debugging parameter of the TV to be tested.
  • other preset definition debugging parameters may also be determined as the target definition debugging parameters of the TV to be tested.
  • the preset definition debugging parameter with the largest image definition index among multiple different preset definition debugging parameters is determined as the target definition debugging parameter of the TV to be tested, and the TV to be tested is adjusted to the target definition debugging parameter, that is, You can get the TV after definition adjustment and complete the definition adjustment.
  • the operation information includes the mouse click position and the name of the definition debugging parameter corresponding to the mouse click position.
  • the definition debugging tool when manually debugging the parameters of the TV to be tested through the mouse and keyboard, the definition debugging tool is fixed on the computer screen, and a TXT text is used to record the mouse click position and the definition debugging corresponding to the mouse click position during a manual definition debugging process. parameter name.
  • the automation script of this application is written in a computer programming language, and mouse and keyboard operations can be simulated by running the script.
  • the automation script operates the debugging interface according to the preset definition debugging parameters according to the operation information, and executes the operation information to automatically input the preset definition debugging parameters to the TV to be tested, and debugs the TV to be tested to the preset definition debugging. parameter.
  • the target original image is input to the TV to be tested, and an image to be tested corresponding to the preset definition debugging parameters is obtained.
  • a switching instruction for switching the target original image is sent to the TV to be tested, so that the TV to be tested switches to the target original image; when the TV to be tested is obtained When the TV returns the instruction of the switched target original image, the switched target original image is obtained and multiple images to be tested are displayed on the TV to be tested with multiple sets of different preset definition debugging parameters.
  • the automated script needs to establish a connection with the APK that displays the image on the TV through Socket. After the connection is successful, the automated script sends a signal to the APK on the TV to switch the image. The APK After receiving the signal, switch to the next image and send the instruction of the switched target original image to the automation script. After receiving the instruction, the automation script inputs and displays the parameters of the new target original image.
  • the debugging method for TV definition includes: acquiring a target original image and displaying multiple images to be tested with multiple sets of different preset definition debugging parameters on the TV to be tested. ; Obtain the reference image obtained by displaying the target original image on the reference TV; calculate the image definition index corresponding to each preset definition debugging parameter based on the reference image and multiple images to be tested; and calculate the image definition corresponding to each preset definition debugging parameter.
  • the definition index determines the target definition debugging parameters of the TV to be tested.
  • This application displays the same image on the TV to be tested in multiple sets of different preset definition debugging parameters, and then compares the multiple to-be-tested images corresponding to the multiple sets of different preset definition debugging parameters with the reference image displayed on the reference TV, using the image
  • the definition index selects the optimal target definition debugging parameters of the TV to be tested from multiple sets of different preset definition debugging parameters.
  • the TV to be tested can be debugged until the definition of the TV to be tested is close to that of the reference TV, thus realizing the automation of definition debugging. .
  • the embodiment of the present application also provides a TV definition debugging device.
  • the TV definition debugging device integrates For smart devices, as shown in Figure 4, the TV definition debugging device 400 includes:
  • this application provides a TV definition debugging device.
  • the TV definition debugging device includes:
  • the first acquisition unit 401 is used to acquire multiple images to be tested obtained by displaying the target original image with multiple sets of different preset definition debugging parameters on the TV to be tested;
  • the second acquisition unit 402 is used to acquire the reference image obtained by displaying the target original image on the reference TV;
  • the calculation unit 403 is used to calculate the image sharpness index corresponding to each preset sharpness debugging parameter according to the reference image and multiple images to be tested;
  • the determination unit 404 is used to determine the target definition debugging parameters of the TV to be tested based on the image definition indicators corresponding to each preset definition debugging parameter.
  • the determining unit 404 is used for:
  • the preset definition debugging parameter with the largest image definition index among multiple different preset definition debugging parameters is determined as the target definition debugging parameter of the TV to be tested.
  • computing unit 403 is used for:
  • the image definition index corresponding to each preset definition debugging parameter is determined according to the image definition score of each image to be tested.
  • computing unit 403 is used for:
  • the full reference sharpness score and the no-reference sharpness score are weighted and summed to obtain the image corresponding to the image to be tested. Clarity Rating.
  • one of the first preset weight coefficient and the second preset weight coefficient is zero and the other is not zero.
  • the first preset weight coefficient is greater than the second preset weight coefficient.
  • computing unit 403 is used for:
  • the image clarity index corresponding to the preset clarity debugging parameters is determined based on multiple image clarity scores.
  • the multiple target original images include at least two types of images with different resolutions.
  • computing unit 403 is used for:
  • the average or median of multiple image clarity scores is determined as the image clarity index corresponding to the preset clarity debugging parameters.
  • the full reference clarity score is the SSIM score; the no-reference clarity score is the NIQE score.
  • the first acquisition unit 401 is used for:
  • the operation information includes the mouse click position and the name of the clarity debugging parameter corresponding to the mouse click position;
  • the first acquisition unit 401 is used for:
  • the first acquisition unit 401 is used for:
  • a switching instruction for switching the target original image is sent to the television to be tested, so that the television to be tested switches the target original image;
  • the switched target original image is obtained and multiple images to be tested are displayed on the TV to be tested with multiple sets of different preset definition debugging parameters.
  • the debugging method for TV definition includes: acquiring a target original image and displaying multiple images to be tested with multiple sets of different preset definition debugging parameters on the TV to be tested. ; Obtain the reference image obtained by displaying the target original image on the reference TV; calculate the image definition index corresponding to each preset definition debugging parameter based on the reference image and multiple images to be tested; and calculate the image definition corresponding to each preset definition debugging parameter.
  • the definition index determines the target definition debugging parameters of the TV to be tested.
  • This application displays the same image on the TV to be tested in multiple sets of different preset definition debugging parameters, and then compares the multiple to-be-tested images corresponding to the multiple sets of different preset definition debugging parameters with the reference image displayed on the reference TV, using the image
  • the definition index selects the optimal target definition debugging parameters of the TV to be tested from multiple sets of different preset definition debugging parameters.
  • the TV to be tested can be debugged until the definition of the TV to be tested is close to that of the reference TV, thus realizing the automation of definition debugging. .
  • Embodiments of this application also provide an intelligent device that integrates any TV definition debugging device provided by embodiments of this application.
  • the intelligent device includes:
  • processors one or more processors
  • One or more application programs wherein one or more application programs are stored in the memory and configured to execute by the processor the debugging method for television definition in any of the above embodiments of the debugging method for television definition step.
  • FIG. 5 shows a schematic structural diagram of the smart device involved in the embodiment of the present application. Specifically:
  • the smart device may include components such as a processor 501 of one or more processing cores, a memory 502 of one or more computer-readable storage media, a power supply 503, and an input unit 504.
  • a processor 501 of one or more processing cores a memory 502 of one or more computer-readable storage media
  • a power supply 503 a power supply 503
  • the processor 501 is the control center of the smart device, using various interfaces and lines to connect various parts of the entire smart device, by running or executing software programs and/or modules stored in the memory 502, and calling software programs stored in the memory 502. Data, perform various functions of smart devices and process data to conduct overall monitoring of smart devices.
  • the processor 501 may include one or more processing cores; the processor 501 may be a central processing unit (Central Processing Unit, CPU), or other general-purpose processor, digital signal processor (Digital Signal Processor, DSP). ), Application Specific Integrated Circuit (ASIC), off-the-shelf programmable gate array (Field-Programmable Gate Array, FPGA) or other programmable logic devices, discrete gate or transistor logic devices, discrete hardware components, etc.
  • CPU Central Processing Unit
  • DSP Digital Signal Processor
  • ASIC Application Specific Integrated Circuit
  • FPGA off-the-shelf programmable gate array
  • FPGA field-Programmable Gate Array
  • the general-purpose processor can be a microprocessor or the processor can be any conventional processor, etc.
  • the processor 501 can integrate an application processor and a modem processor, where the application processor mainly processes the operating system, Physical interfaces and applications, etc.
  • the modem processor mainly handles wireless communications. It can be understood that the above modem processor may not be integrated into the processor 501.
  • the memory 502 can be used to store software programs and modules.
  • the processor 501 executes various functional applications and data processing by running the software programs and modules stored in the memory 502 .
  • the memory 502 may mainly include a storage program area and a storage data area, wherein the storage program area may store an operating system, an application program required for at least one function (such as a sound playback function, an image playback function, etc.), etc.; the storage data area may store data based on Data created by the use of smart devices, etc.
  • memory 502 may include high-speed random access memory, and may also include non-volatile memory, such as at least one magnetic disk storage device, flash memory device, or other volatile solid-state storage device. Accordingly, the memory 502 may also include a memory controller to provide the processor 501 with access to the memory 502 .
  • the smart device also includes a power supply 503 that supplies power to various components.
  • the power supply 503 can be logically connected to the processor 501 through a power management system, so that functions such as charging, discharging, and power consumption management can be implemented through the power management system.
  • the power supply 503 may also include one or more DC or AC power supplies, recharging systems, power failure detection circuits, power converters or inverters, power status indicators, and other arbitrary components.
  • the smart device may also include an input unit 504 that may be used to receive input numeric or character information and generate keyboard, mouse, joystick, optical or trackball signal inputs related to physical settings and functional controls.
  • an input unit 504 may be used to receive input numeric or character information and generate keyboard, mouse, joystick, optical or trackball signal inputs related to physical settings and functional controls.
  • the smart device may also include a display unit, etc., which will not be described again here.
  • the processor 501 in the smart device will load the executable files corresponding to the processes of one or more application programs into the memory 502 according to the following instructions, and the processor 501 will run the executable files stored in The application program in the memory 502 implements various functions, as follows:
  • embodiments of the present application provide a computer-readable storage medium, which may include: read-only memory (ROM, Read Only Memory), random access memory (RAM, Random Access Memory), magnetic disk or optical disk, etc. .
  • a computer program is stored thereon, and the computer program is loaded by the processor to execute the steps in any of the TV definition debugging methods provided by the embodiments of the present application.
  • a computer program loaded by a processor may perform the following steps:
  • each of the above units or structures can be implemented as an independent entity, or can be combined in any way and implemented as the same or several entities.
  • each of the above units or structures please refer to the previous method embodiments. Here No longer.

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Abstract

本申请提供一种电视清晰度的调试方法及装置，包括：获取目标原始图像在待测试电视上以多组不同预设清晰度调试参数显示得到的多个待测试图像；获取目标原始图像在参考电视上显示得到的参考图像；根据参考图像和多个待测试图像计算各个预设清晰度调试参数对应的图像清晰度指标；确定待测试电视的目标清晰度调试参数。

Description

电视清晰度的调试方法及装置
本申请要求于2022年9月15日提交中国专利局、申请号为202211124823.6、发明名称为“电视清晰度的调试方法及装置”的中国专利申请的优先权，其全部内容通过引用结合在本申请中。
技术领域
本申请主要涉及显示技术领域，具体涉及一种电视清晰度的调试方法及装置。
背景技术
目前电视机的清晰度调校工作基本都是由工程师通过对比待调校电视机与目标电视机之间的差异来完成，工程师通过手工测试比较若干组图像在若干组参数下的显示效果，最后确定最佳的清晰度参数，这个过程依赖工程师的调校经验，费事费力，整个过程需要一周时间甚至更久。
也即，现有技术中电视清晰度无法自动化调试。
技术问题
本申请提供一种电视清晰度的调试方法及装置，旨在解决现有技术中电视清晰度无法自动化调试的问题。
技术解决方案
第一方面，本申请提供一种电视清晰度的调试方法，所述电视清晰度的调试方法包括：
获取目标原始图像在待测试电视上以多组不同预设清晰度调试参数显示得到的多个待测试图像；
获取目标原始图像在参考电视上显示得到的参考图像；
根据所述参考图像和所述多个待测试图像计算各个所述预设清晰度调试参数对应的图像清晰度指标；
根据各个所述预设清晰度调试参数对应的图像清晰度指标确定所述待测试电视的目标清晰度调试参数。
可选地，所述根据各个所述预设清晰度调试参数对应的图像清晰度指标确 定所述待测试电视的目标清晰度调试参数，包括：
将多个不同的预设清晰度调试参数中图像清晰度指标最大的预设清晰度调试参数确定为所述待测试电视的目标清晰度调试参数。
可选地，所述根据所述参考图像和所述多个待测试图像计算各个所述预设清晰度调试参数对应的图像清晰度指标，包括：
根据所述参考图像和所述多个待测试图像计算各个待测试图像的图像清晰度评分；
根据各个待测试图像的图像清晰度评分确定各个所述预设清晰度调试参数对应的图像清晰度指标。
可选地，所述根据所述参考图像和所述多个待测试图像计算各个待测试图像的图像清晰度评分，包括：
根据所述参考图像和所述待测试图像计算所述待测试图像的全参考清晰度评分；
根据所述待测试图像计算所述待测试图像的无参考清晰度评分；
根据全参考清晰度评分的第一预设权重系数和无参考清晰度评分对应的第二预设权重系数对全参考清晰度评分和无参考清晰度评分加权求和，得到待测试图像对应的图像清晰度评分。
可选地，所述第一预设权重系数和所述第二预设权重系数中，一个为零，另一个不为零。
可选地，所述第一预设权重系数大于所述第二预设权重系数。
可选地，所述根据各个待测试图像的图像清晰度评分确定各个所述预设清晰度调试参数对应的图像清晰度指标，包括：
获取多张目标原始图像在预设清晰度调试参数下显示得到的多张待测试图像对应的多个图像清晰度评分；
根据多个图像清晰度评分确定预设清晰度调试参数对应的图像清晰度指标。
可选地，所述多张目标原始图像包含至少两类分辨率不同的图像。
可选地，所述根据多个图像清晰度评分确定预设清晰度调试参数对应的图像清晰度指标，包括：
将多个图像清晰度评分的平均值或者中位数确定为预设清晰度调试参数对应的图像清晰度指标。
可选地，所述全参考清晰度评分为SSIM评分；所述无参考清晰度评分为NIQE评分。
可选地，所述获取目标原始图像在待测试电视上以多组不同预设清晰度调试参数显示得到的多个待测试图像，包括：
记录用户进行一次清晰度调试的操作信息，所述操作信息包括鼠标点击位置和鼠标点击位置对应的清晰度调试参数名称；
启动自动化脚本根据预设清晰度调试参数按所述操作信息操作调试界面，将待测试电视调试至预设清晰度调试参数；
将目标原始图像输入待测试电视，得到预设清晰度调试参数对应的待测试图像；
多次更新预设清晰度调试参数并按操作信息操作调试界面，得到多组预设清晰度调试参数对应的多个待测试图像。
可选地，所述获取目标原始图像在待测试电视上以多组不同预设清晰度调试参数显示得到的多个待测试图像，之前，包括：
通过Socket方式与待测试电视建立连接。
可选地，所述调试方法还包括：
在得到多组预设清晰度调试参数对应的多个待测试图像后，向待测试电视发送切换目标原始图像的切换指令，以使待检测电视切换目标原始图像；
当获取到待测试电视返回的已切换目标原始图像的指令时，获取切换后的目标原始图像在待测试电视上以多组不同预设清晰度调试参数显示得到的多个待测试图像。
第二方面，本申请提供一种电视清晰度的调试装置，所述电视清晰度的调试装置包括：
第一获取单元，用于获取目标原始图像在待测试电视上以多组不同预设清晰度调试参数显示得到的多个待测试图像；
第二获取单元，用于获取目标原始图像在参考电视上显示得到的参考图像；
计算单元，用于根据所述参考图像和所述多个待测试图像计算各个所述预设清晰度调试参数对应的图像清晰度指标；
确定单元，用于根据各个所述预设清晰度调试参数对应的图像清晰度指标确定所述待测试电视的目标清晰度调试参数。
可选地，所述确定单元，用于：
将多个不同的预设清晰度调试参数中图像清晰度指标最大的预设清晰度调试参数确定为所述待测试电视的目标清晰度调试参数。
可选地，所述计算单元，用于：
根据所述参考图像和所述多个待测试图像计算各个待测试图像的图像清晰度评分；
根据各个待测试图像的图像清晰度评分确定各个所述预设清晰度调试参数对应的图像清晰度指标。
可选地，所述计算单元，用于：
根据所述参考图像和所述待测试图像计算所述待测试图像的全参考清晰度评分；
根据所述待测试图像计算所述待测试图像的无参考清晰度评分；
根据全参考清晰度评分的第一预设权重系数和无参考清晰度评分对应的第二预设权重系数对全参考清晰度评分和无参考清晰度评分加权求和，得到待测试图像对应的图像清晰度评分。
可选地，所述第一预设权重系数和所述第二预设权重系数中，一个为零，另一个不为零。
可选地，所述第一预设权重系数大于所述第二预设权重系数。
可选地，所述计算单元，用于：
获取多张目标原始图像在预设清晰度调试参数下显示得到的多张待测试图像对应的多个图像清晰度评分；
根据多个图像清晰度评分确定预设清晰度调试参数对应的图像清晰度指标。
可选地，所述多张目标原始图像包含至少两类分辨率不同的图像。
可选地，所述计算单元，用于：
将多个图像清晰度评分的平均值或者中位数确定为预设清晰度调试参数对应的图像清晰度指标。
可选地，所述全参考清晰度评分为SSIM评分；所述无参考清晰度评分为NIQE评分。
可选地，所述第一获取单元，用于：
记录用户进行一次清晰度调试的操作信息，所述操作信息包括鼠标点击位置和鼠标点击位置对应的清晰度调试参数名称；
启动自动化脚本根据预设清晰度调试参数按所述操作信息操作调试界面，将待测试电视调试至预设清晰度调试参数；
将目标原始图像输入待测试电视，得到预设清晰度调试参数对应的待测试图像；
多次更新预设清晰度调试参数并按操作信息操作调试界面，得到多组预设清晰度调试参数对应的多个待测试图像。
可选地，所述第一获取单元，用于：
通过Socket方式与待测试电视建立连接。
可选地，所述第一获取单元，用于：
在得到多组预设清晰度调试参数对应的多个待测试图像后，向待测试电视发送切换目标原始图像的切换指令，以使待检测电视切换目标原始图像；
当获取到待测试电视返回的已切换目标原始图像的指令时，获取切换后的目标原始图像在待测试电视上以多组不同预设清晰度调试参数显示得到的多个待测试图像。
第三方面，本申请提供一种智能设备，所述智能设备包括：
一个或多个处理器；
存储器；以及
一个或多个应用程序，其中所述一个或多个应用程序被存储于所述存储器中，并配置为由所述处理器执行以实现第一方面中任一项所述的电视清晰度的调试方法。
第四方面，本申请提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有多条指令，所述指令适于处理器进行加载，以执行第一方面中任一项 所述的电视清晰度的调试方法中的步骤。
有益效果
本申请提供一种电视清晰度的调试方法及装置，该电视清晰度的调试方法包括：获取目标原始图像在待测试电视上以多组不同预设清晰度调试参数显示得到的多个待测试图像；获取目标原始图像在参考电视上显示得到的参考图像；根据参考图像和多个待测试图像计算各个预设清晰度调试参数对应的图像清晰度指标；根据各个预设清晰度调试参数对应的图像清晰度指标确定待测试电视的目标清晰度调试参数。本申请将待测试电视在多组不同预设清晰度调试参数显示同一图像，然后根据多组不同预设清晰度调试参数对应的多个待测试图像与参考电视显示的参考图像进行比较，使用图像清晰度指标从多组不同预设清晰度调试参数选出待测试电视最优的目标清晰度调试参数，可以将待测试电视调试至清晰度与参考电视接近的程度，从而实现清晰度调试的自动化。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本申请实施例所提供的电视清晰度的调试***的场景示意图；
图2是本申请实施例中提供的电视清晰度的调试方法的一个实施例流程示意图；
图3是本申请实施例中提供的电视清晰度的调试方法的一个实施例中获取目标原始图像在待测试电视上以多组不同预设清晰度调试参数显示得到的多个待测试图像的流程示意图；
图4是本申请实施例中提供的电视清晰度的调试装置的一个实施例结构示意图；
图5是本申请实施例中提供的智能设备的一个实施例结构示意图。
本发明的实施方式
下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清 楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
在本申请的描述中，需要理解的是，术语“中心”、“纵向”、“横向”、“长度”、“宽度”、“厚度”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本申请和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本申请的限制。此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个特征。在本申请的描述中，“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。
在本申请中，“示例性”一词用来表示“用作例子、例证或说明”。本申请中被描述为“示例性”的任何实施例不一定被解释为比其它实施例更优选或更具优势。为了使本领域任何技术人员能够实现和使用本申请，给出了以下描述。在以下描述中，为了解释的目的而列出了细节。应当明白的是，本领域普通技术人员可以认识到，在不使用这些特定细节的情况下也可以实现本申请。在其它实例中，不会对公知的结构和过程进行详细阐述，以避免不必要的细节使本申请的描述变得晦涩。因此，本申请并非旨在限于所示的实施例，而是与符合本申请所公开的原理和特征的最广范围相一致。
本申请实施例提供一种电视清晰度的调试方法及装置，以下分别进行详细说明。
请参阅图1，图1为本申请实施例所提供的电视清晰度的调试***的场景示意图，该电视清晰度的调试***可以包括智能设备100，智能设备100中集成有电视清晰度的调试装置。
本申请实施例中，上述的智能设备100可以是一个通用计算机设备或者是一个专用计算机设备。在具体实现中智能设备100可以是台式机、便携式电脑、网络服务器、掌上电脑(Personal Digital Assistant，PDA)、移动手机、平板电脑、无线终端设备、通信设备、嵌入式设备等，本实施例不限定智能设备100 的类型。
本领域技术人员可以理解，图1中示出的应用环境，仅仅是本申请方案的一种应用场景，并不构成对本申请方案应用场景的限定，其他的应用环境还可以包括比图1中所示更多或更少的智能设备，例如图1中仅示出1个智能设备，可以理解的，该电视清晰度的调试***还可以包括一个或多个可处理数据的其他智能设备，具体此处不作限定。
另外，如图1所示，该电视清晰度的调试***还可以包括存储器200，用于存储数据。
需要说明的是，图1所示的电视清晰度的调试***的场景示意图仅仅是一个示例，本申请实施例描述的电视清晰度的调试***以及场景是为了更加清楚的说明本申请实施例的技术方案，并不构成对于本申请实施例提供的技术方案的限定，本领域普通技术人员可知，随着电视清晰度的调试***的演变和新业务场景的出现，本申请实施例提供的技术方案对于类似的技术问题，同样适用。
首先，本申请实施例中提供一种电视清晰度的调试方法，该电视清晰度的调试方法包括：获取目标原始图像在待测试电视上以多组不同预设清晰度调试参数显示得到的多个待测试图像；获取目标原始图像在参考电视上显示得到的参考图像；根据参考图像和多个待测试图像计算各个预设清晰度调试参数对应的图像清晰度指标；根据各个预设清晰度调试参数对应的图像清晰度指标确定待测试电视的目标清晰度调试参数。
如图2所示，图2是本申请实施例中提供的电视清晰度的调试方法的一个实施例流程示意图，该电视清晰度的调试方法包括如下步骤S201～S204：
S201、获取目标原始图像在待测试电视上以多组不同预设清晰度调试参数显示得到的多个待测试图像。
本申请实施例中，目标原始图像可以为480p、720p、2k、4k等不同分辨率的图像。
预设清晰度调试参数包括工作人员对电视进行调试的多个参数。同一种目标原始图像在待测试电视上以多组不同预设清晰度调试参数显示，即可得到的多组不同预设清晰度调试参数对应的多个待测试图像。
在一个具体的实施例中，通过FPGA芯片截取待测试电视上经过各个预设 清晰度调试参数调试后的多个待测试图像。FPGA：英文全称Field Programmable Gate Array，现场可编程逻辑门阵列，FPGA板属于专用集成电路中的一种半定制电路，是可编程的逻辑列阵，可以灵活实现各种图像处理需求。
在另一个具体的实施例中，通过截图软件在待测试电视的屏幕上截图，得到的多组不同预设清晰度调试参数对应的多个待测试图像。
在又一个具体的实施例中，在待测试电视前方的预设位置设置摄像头，获取摄像头对待测试电视屏幕拍摄得到的多组不同预设清晰度调试参数对应的多个待测试图像。
进一步的，获取目标原始图像在待测试电视上以多组不同预设清晰度调试参数显示得到的多个待测试图像，通过Socket方式与待测试电视建立连接，从而可以与待测试电视进行通信。Socket编程也叫套接字编程，应用程序可以通过它发送或者接受数据，常用于服务端和客户端之间进行数据传输。
S202、获取目标原始图像在参考电视上显示得到的参考图像。
其中，参考电视为通过人工进行清晰度调试后的参考电视。
在一个具体的实施例中，通过FPGA芯片截取参考电视上显示的参考图像。
在另一个具体的实施例中，通过截图软件在参考电视的屏幕上截图，得到参考图像。
在又一个具体的实施例中，在参考电视前方的预设位置设置摄像头，获取摄像头对参考电视屏幕拍摄得到的参考图像。
S203、根据参考图像和多个待测试图像计算各个预设清晰度调试参数对应的图像清晰度指标。
本申请实施例中，根据参考图像和多个待测试图像计算各个待测试图像的图像清晰度评分；根据各个待测试图像的图像清晰度评分确定各个预设清晰度调试参数对应的图像清晰度指标。
在一个具体的实施例中，根据参考图像和多个待测试图像计算各个待测试图像的图像清晰度评分，可以包括：
(1)根据参考图像和待测试图像计算待测试图像的全参考清晰度评分。
本申请实施例中，全参考清晰度评分可以为峰值信噪比PSNR、结构相似性SSIM、均方误差MSE等。全参考评估只能在拥有无失真的原始图像存在的情况下进行，难度相对较低。其核心思想是对两幅图像的信息量或特征相似度进行比较，由于信息充足，所以研究较为充分各种评价指标也比较成熟。
优选地，全参考清晰度评分为结构相似性SSIM评分。
SSIM(Structural Similarity，结构相似性)：SSIM是一种衡量两张图像相似度的指标，属于全参考图像质量评价中的一种评价算法。给定两个图像x和y，两张图像的结构相似性可按照以下方式求出：
Figure PCTCN2022121326-appb-000001
(2)根据待测试图像计算待测试图像的无参考清晰度评分。
本申请实施例中，无参考清晰度评分可以为盲/无参考图像空间质量评估器BRISQUE评分、自然度图像质量评估器NIQE评分、基于感知的图像质量评估器PIQE评分等。
优选地，全参考清晰度评分为NIQE评分。
NIQE(Naturalness Image Quality Evaluator，自然图像质量评估)：NIQE是一种无参考图像质量评价算法，该算法的设计思路是基于构建一系列的用于衡量图像质量的特征，并将这些特征拟合成一个多元的高斯模型。NIQE指标可以表示为从测试图像中提取的NSS(Natural Scene Statistics，自然场景统计)特征的MVG模型(Multivariate Gaussian，多元高斯模型)与从自然图像中提取的质量感知特征的MVG模型之间的距离。NIQE评分计算步骤可以包括：
提取图像中的一个个块，并获取其在空域上的特征，
Figure PCTCN2022121326-appb-000002
Figure PCTCN2022121326-appb-000003
在上面公式计算完之后，图像会被分成P×P块，然后从每个块的系数中计算出NSS特征。其中，流程1)中的σ可以用来量化局部图像的锐利度，块b的局部锐化度根据如下公式计算：
Figure PCTCN2022121326-appb-000004
特征化图像块。图像块的特征是由均值为0的对称广义高斯分布模型(Asymmetric Generalized Gaussian Distribution，AGGD)计算出来的，计算公式为：
Figure PCTCN2022121326-appb-000005
建立多元高斯模型MVG
Figure PCTCN2022121326-appb-000006
计算NIQE分数测试图像中提取的NSS特征的MVG模型与从自然图像库中提取的质量感知特征的MVG模型之间的距离计算公式如下所示：
Figure PCTCN2022121326-appb-000007
(3)根据全参考清晰度评分的第一预设权重系数和无参考清晰度评分对应的第二预设权重系数对全参考清晰度评分和无参考清晰度评分加权求和，得到待测试图像对应的图像清晰度评分。
在一个具体的实施例中，第一预设权重系数和第二预设权重系数中，一个为零，另一个不为零。例如，第一预设权重系数为零，第二预设权重系数为1；或者，第二预设权重系数为零，第一预设权重系数为1。
在另一个具体的实施例中，第一预设权重系数大于第二预设权重系数。
进一步的，为了提高计算准确率，根据各个待测试图像的图像清晰度评分确定各个预设清晰度调试参数对应的图像清晰度指标，包括：
(1)获取多张目标原始图像在预设清晰度调试参数下显示得到的多张待测试图像对应的多个图像清晰度评分。
具体的，将N张目标原始图像在预设清晰度调试参数下显示，得到N张待测试图像对应的N个图像清晰度评分。多张目标原始图像包含至少两类分辨率不同的图像。
(2)根据多个图像清晰度评分确定预设清晰度调试参数对应的图像清晰度指标。
具体的，N张待测试图像对应N个图像清晰度评分，其中，图像清晰度评分由全参考清晰度评分Score SSIM和N个无参考清晰度评分Score NIQE加权求和得到。将多个图像清晰度评分的平均值或者中位数确定为预设清晰度调试参数对应的图像清晰度指标。进一步的，对N个全参考清晰度评分Score SSIM和N个无参考清晰度评分Score NIQE归一化后，加权求和得到图像清晰度评分，然后将多个图像清晰度评分的平均值或者中位数确定为预设清晰度调试参数对应的图像清晰度指标。例如，将多个图像清晰度评分的平均值确定为预设清晰度调试参数对应的图像清晰度指标Score，如下公式所示，
Figure PCTCN2022121326-appb-000008
通过多张目标原始图像来评价预设清晰度调试参数对应的图像清晰度指标，可以提高测试准确性。
S204、根据各个预设清晰度调试参数对应的图像清晰度指标确定待测试电视的目标清晰度调试参数。
本申请实施例中，将多个不同的预设清晰度调试参数中图像清晰度指标最大的预设清晰度调试参数确定为待测试电视的目标清晰度调试参数。在其他实施例中，也可以将其他预设清晰度调试参数确定为待测试电视的目标清晰度调试参数。
在将多个不同的预设清晰度调试参数中图像清晰度指标最大的预设清晰度调试参数确定为待测试电视的目标清晰度调试参数，将待测试电视调整至目标清晰度调试参数，即可得到清晰度调试后的电视，完成清晰度调试。
进一步的，为了实现多组预设清晰度调试参数的自动化输入，参阅图3，获取目标原始图像在待测试电视上以多组不同预设清晰度调试参数显示得到的多个待测试图像，包括S301-S304：
S301、记录用户进行一次清晰度调试的操作信息，操作信息包括鼠标点击位置和鼠标点击位置对应的清晰度调试参数名称。
具体的，人工通过鼠标和键盘对待测试电视进行参数调试时，将清晰度调试工具固定在电脑屏幕上，通过TXT文本记录一次人工清晰度调试过程中鼠标点击位置和鼠标点击位置对应的清晰度调试参数名称。
S302、启动自动化脚本根据预设清晰度调试参数按操作信息操作调试界面，将待测试电视调试至预设清晰度调试参数。
本申请的自动化脚本采用计算机编程语言编写，通过运行该脚本即可模拟鼠标和键盘的操作。当启动自动化脚本后，自动化脚本根据预设清晰度调试参数按操作信息操作调试界面，执行操作信息从而将预设清晰度调试参数自动输入待测试电视，将待测试电视调试至预设清晰度调试参数。
S303、将目标原始图像输入待测试电视，得到预设清晰度调试参数对应的 待测试图像。
在将待测试电视调试至预设清晰度调试参数后，将目标原始图像输入待测试电视，得到预设清晰度调试参数对应的待测试图像。
S304、多次更新预设清晰度调试参数并按操作信息操作调试界面，得到多组预设清晰度调试参数对应的多个待测试图像。
利用自动化脚本按操作信息操作调试界面，将多组不同的预设清晰度调试参数分次输入待测试电视，得到多组预设清晰度调试参数对应的多个待测试图像。
进一步的，在得到多组预设清晰度调试参数对应的多个待测试图像后，向待测试电视发送切换目标原始图像的切换指令，以使待检测电视切换目标原始图像；当获取到待测试电视返回的已切换目标原始图像的指令时，获取切换后的目标原始图像在待测试电视上以多组不同预设清晰度调试参数显示得到的多个待测试图像。当一张目标原始图像遍历完所有组预设清晰度调试参数之后，需要自动化脚本通过Socket与电视上显示图像的APK建立连接，连接成功之后自动化脚本向电视上的APK发送切换图像的信号，APK接收到信号之后切换下一张图像并向自动化脚本发送已切换目标原始图像的指令，自动化脚本接收到指令之后对新的目标原始图像进行参数输入与显示。
本申请提供一种电视清晰度的调试方法及装置，该电视清晰度的调试方法包括：获取目标原始图像在待测试电视上以多组不同预设清晰度调试参数显示得到的多个待测试图像；获取目标原始图像在参考电视上显示得到的参考图像；根据参考图像和多个待测试图像计算各个预设清晰度调试参数对应的图像清晰度指标；根据各个预设清晰度调试参数对应的图像清晰度指标确定待测试电视的目标清晰度调试参数。本申请将待测试电视在多组不同预设清晰度调试参数显示同一图像，然后根据多组不同预设清晰度调试参数对应的多个待测试图像与参考电视显示的参考图像进行比较，使用图像清晰度指标从多组不同预设清晰度调试参数选出待测试电视最优的目标清晰度调试参数，可以将待测试电视调试至清晰度与参考电视接近的程度，从而实现清晰度调试的自动化。
为了更好实施本申请实施例中电视清晰度的调试方法，在电视清晰度的调试方法基础之上，本申请实施例中还提供一种电视清晰度的调试装置，电视清 晰度的调试装置集成于智能设备，如图4所示，电视清晰度的调试装置400包括：
第二方面，本申请提供一种电视清晰度的调试装置，电视清晰度的调试装置包括：
第一获取单元401，用于获取目标原始图像在待测试电视上以多组不同预设清晰度调试参数显示得到的多个待测试图像；
第二获取单元402，用于获取目标原始图像在参考电视上显示得到的参考图像；
计算单元403，用于根据参考图像和多个待测试图像计算各个预设清晰度调试参数对应的图像清晰度指标；
确定单元404，用于根据各个预设清晰度调试参数对应的图像清晰度指标确定待测试电视的目标清晰度调试参数。
可选地，确定单元404，用于：
将多个不同的预设清晰度调试参数中图像清晰度指标最大的预设清晰度调试参数确定为待测试电视的目标清晰度调试参数。
可选地，计算单元403，用于：
根据参考图像和多个待测试图像计算各个待测试图像的图像清晰度评分；
根据各个待测试图像的图像清晰度评分确定各个预设清晰度调试参数对应的图像清晰度指标。
可选地，计算单元403，用于：
根据参考图像和待测试图像计算待测试图像的全参考清晰度评分；
根据待测试图像计算待测试图像的无参考清晰度评分；
根据全参考清晰度评分的第一预设权重系数和无参考清晰度评分对应的第二预设权重系数对全参考清晰度评分和无参考清晰度评分加权求和，得到待测试图像对应的图像清晰度评分。
可选地，第一预设权重系数和第二预设权重系数中，一个为零，另一个不为零。
可选地，第一预设权重系数大于第二预设权重系数。
可选地，计算单元403，用于：
获取多张目标原始图像在预设清晰度调试参数下显示得到的多张待测试 图像对应的多个图像清晰度评分；
根据多个图像清晰度评分确定预设清晰度调试参数对应的图像清晰度指标。
可选地，多张目标原始图像包含至少两类分辨率不同的图像。
可选地，计算单元403，用于：
将多个图像清晰度评分的平均值或者中位数确定为预设清晰度调试参数对应的图像清晰度指标。
可选地，全参考清晰度评分为SSIM评分；无参考清晰度评分为NIQE评分。
可选地，第一获取单元401，用于：
记录用户进行一次清晰度调试的操作信息，操作信息包括鼠标点击位置和鼠标点击位置对应的清晰度调试参数名称；
启动自动化脚本根据预设清晰度调试参数按操作信息操作调试界面，将待测试电视调试至预设清晰度调试参数；
将目标原始图像输入待测试电视，得到预设清晰度调试参数对应的待测试图像；
多次更新预设清晰度调试参数并按操作信息操作调试界面，得到多组预设清晰度调试参数对应的多个待测试图像。
可选地，第一获取单元401，用于：
通过Socket方式与待测试电视建立连接。
可选地，第一获取单元401，用于：
在得到多组预设清晰度调试参数对应的多个待测试图像后，向待测试电视发送切换目标原始图像的切换指令，以使待检测电视切换目标原始图像；
当获取到待测试电视返回的已切换目标原始图像的指令时，获取切换后的目标原始图像在待测试电视上以多组不同预设清晰度调试参数显示得到的多个待测试图像。
本申请提供一种电视清晰度的调试方法及装置，该电视清晰度的调试方法包括：获取目标原始图像在待测试电视上以多组不同预设清晰度调试参数显示得到的多个待测试图像；获取目标原始图像在参考电视上显示得到的参考图像；根据参考图像和多个待测试图像计算各个预设清晰度调试参数对应的图像 清晰度指标；根据各个预设清晰度调试参数对应的图像清晰度指标确定待测试电视的目标清晰度调试参数。本申请将待测试电视在多组不同预设清晰度调试参数显示同一图像，然后根据多组不同预设清晰度调试参数对应的多个待测试图像与参考电视显示的参考图像进行比较，使用图像清晰度指标从多组不同预设清晰度调试参数选出待测试电视最优的目标清晰度调试参数，可以将待测试电视调试至清晰度与参考电视接近的程度，从而实现清晰度调试的自动化。
本申请实施例还提供一种智能设备，其集成了本申请实施例所提供的任一种电视清晰度的调试装置，智能设备包括：
一个或多个处理器；
存储器；以及
一个或多个应用程序，其中一个或多个应用程序被存储于存储器中，并配置为由处理器执行上述电视清晰度的调试方法实施例中任一实施例中的电视清晰度的调试方法的步骤。
如图5所示，其示出了本申请实施例所涉及的智能设备的结构示意图，具体来讲：
该智能设备可以包括一个或者一个以上处理核心的处理器501、一个或一个以上计算机可读存储介质的存储器502、电源503和输入单元504等部件。本领域技术人员可以理解，图中示出的智能设备结构并不构成对智能设备的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。其中：
处理器501是该智能设备的控制中心，利用各种接口和线路连接整个智能设备的各个部分，通过运行或执行存储在存储器502内的软件程序和/或模块，以及调用存储在存储器502内的数据，执行智能设备的各种功能和处理数据，从而对智能设备进行整体监控。可选的，处理器501可包括一个或多个处理核心；处理器501可以是中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现成可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处 理器也可以是任何常规的处理器等，优选的，处理器501可集成应用处理器和调制解调处理器，其中，应用处理器主要处理操作***、实体界面和应用程序等，调制解调处理器主要处理无线通信。可以理解的是，上述调制解调处理器也可以不集成到处理器501中。
存储器502可用于存储软件程序以及模块，处理器501通过运行存储在存储器502的软件程序以及模块，从而执行各种功能应用以及数据处理。存储器502可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作***、至少一个功能所需的应用程序(比如声音播放功能、图像播放功能等)等；存储数据区可存储根据智能设备的使用所创建的数据等。此外，存储器502可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。相应地，存储器502还可以包括存储器控制器，以提供处理器501对存储器502的访问。
智能设备还包括给各个部件供电的电源503，优选的，电源503可以通过电源管理***与处理器501逻辑相连，从而通过电源管理***实现管理充电、放电、以及功耗管理等功能。电源503还可以包括一个或一个以上的直流或交流电源、再充电***、电源故障检测电路、电源转换器或者逆变器、电源状态指示器等任意组件。
该智能设备还可包括输入单元504，该输入单元504可用于接收输入的数字或字符信息，以及产生与实体设置以及功能控制有关的键盘、鼠标、操作杆、光学或者轨迹球信号输入。
尽管未示出，智能设备还可以包括显示单元等，在此不再赘述。具体在本实施例中，智能设备中的处理器501会按照如下的指令，将一个或一个以上的应用程序的进程对应的可执行文件加载到存储器502中，并由处理器501来运行存储在存储器502中的应用程序，从而实现各种功能，如下：
获取目标原始图像在待测试电视上以多组不同预设清晰度调试参数显示得到的多个待测试图像；获取目标原始图像在参考电视上显示得到的参考图像；根据参考图像和多个待测试图像计算各个预设清晰度调试参数对应的图像清晰度指标；根据各个预设清晰度调试参数对应的图像清晰度指标确定待测试电视的目标清晰度调试参数。
本领域普通技术人员可以理解，上述实施例的各种方法中的全部或部分步骤可以通过指令来完成，或通过指令控制相关的硬件来完成，该指令可以存储于一计算机可读存储介质中，并由处理器进行加载和执行。
为此，本申请实施例提供一种计算机可读存储介质，该存储介质可以包括：只读存储器(ROM，Read Only Memory)、随机存取记忆体(RAM，Random Access Memory)、磁盘或光盘等。其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器进行加载，以执行本申请实施例所提供的任一种电视清晰度的调试方法中的步骤。例如，计算机程序被处理器进行加载可以执行如下步骤：
获取目标原始图像在待测试电视上以多组不同预设清晰度调试参数显示得到的多个待测试图像；获取目标原始图像在参考电视上显示得到的参考图像；根据参考图像和多个待测试图像计算各个预设清晰度调试参数对应的图像清晰度指标；根据各个预设清晰度调试参数对应的图像清晰度指标确定待测试电视的目标清晰度调试参数。
在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见上文针对其他实施例的详细描述，此处不再赘述。
具体实施时，以上各个单元或结构可以作为独立的实体来实现，也可以进行任意组合，作为同一或若干个实体来实现，以上各个单元或结构的具体实施可参见前面的方法实施例，在此不再赘述。
以上各个操作的具体实施可参见前面的实施例，在此不再赘述。
以上对本申请实施例所提供的一种电视清晰度的调试方法及装置进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本申请的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本申请的方法及其核心思想；同时，对于本领域的技术人员，依据本申请的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上，本说明书内容不应理解为对本申请的限制。

Claims (20)

  1. 一种电视清晰度的调试方法，其中，所述调试方法包括：
    获取目标原始图像在待测试电视上以多组不同预设清晰度调试参数显示得到的多个待测试图像；
    获取目标原始图像在参考电视上显示得到的参考图像；
    根据所述参考图像和所述多个待测试图像计算各个所述预设清晰度调试参数对应的图像清晰度指标；
    根据各个所述预设清晰度调试参数对应的图像清晰度指标确定所述待测试电视的目标清晰度调试参数。
  2. 根据权利要求1所述的电视清晰度的调试方法，其中，所述根据各个所述预设清晰度调试参数对应的图像清晰度指标确定所述待测试电视的目标清晰度调试参数，包括：
    将多个不同的预设清晰度调试参数中图像清晰度指标最大的预设清晰度调试参数确定为所述待测试电视的目标清晰度调试参数。
  3. 根据权利要求1所述的电视清晰度的调试方法，其中，所述根据所述参考图像和所述多个待测试图像计算各个所述预设清晰度调试参数对应的图像清晰度指标，包括：
    根据所述参考图像和所述多个待测试图像计算各个待测试图像的图像清晰度评分；
    根据各个待测试图像的图像清晰度评分确定各个所述预设清晰度调试参数对应的图像清晰度指标。
  4. 根据权利要求3所述的电视清晰度的调试方法，其中，所述根据所述参考图像和所述多个待测试图像计算各个待测试图像的图像清晰度评分，包括：
    根据所述参考图像和所述待测试图像计算所述待测试图像的全参考清晰度评分；
    根据所述待测试图像计算所述待测试图像的无参考清晰度评分；
    根据全参考清晰度评分的第一预设权重系数和无参考清晰度评分对应的第二预设权重系数对全参考清晰度评分和无参考清晰度评分加权求和，得到待 测试图像对应的图像清晰度评分。
  5. 根据权利要求4所述的电视清晰度的调试方法，其中，所述第一预设权重系数和所述第二预设权重系数中，一个为零，另一个不为零。
  6. 根据权利要求4所述的电视清晰度的调试方法，其中，所述第一预设权重系数大于所述第二预设权重系数。
  7. 根据权利要求3所述的电视清晰度的调试方法，其中，所述根据各个待测试图像的图像清晰度评分确定各个所述预设清晰度调试参数对应的图像清晰度指标，包括：
    获取多张目标原始图像在预设清晰度调试参数下显示得到的多张待测试图像对应的多个图像清晰度评分；
    根据多个图像清晰度评分确定预设清晰度调试参数对应的图像清晰度指标。
  8. 根据权利要求7所述的电视清晰度的调试方法，其中，所述多张目标原始图像包含至少两类分辨率不同的图像。
  9. 根据权利要求7所述的电视清晰度的调试方法，其中，所述根据多个图像清晰度评分确定预设清晰度调试参数对应的图像清晰度指标，包括：
    将多个图像清晰度评分的平均值或者中位数确定为预设清晰度调试参数对应的图像清晰度指标。
  10. 根据权利要求4所述的电视清晰度的调试方法，其中，所述全参考清晰度评分为SSIM评分；所述无参考清晰度评分为NIQE评分。
  11. 根据权利要求1所述的电视清晰度的调试方法，其中，所述获取目标原始图像在待测试电视上以多组不同预设清晰度调试参数显示得到的多个待测试图像，包括：
    记录用户进行一次清晰度调试的操作信息，所述操作信息包括鼠标点击位置和鼠标点击位置对应的清晰度调试参数名称；
    启动自动化脚本根据预设清晰度调试参数按所述操作信息操作调试界面，将待测试电视调试至预设清晰度调试参数；
    将目标原始图像输入待测试电视，得到预设清晰度调试参数对应的待测试图像；
    多次更新预设清晰度调试参数并按操作信息操作调试界面，得到多组预设清晰度调试参数对应的多个待测试图像。
  12. 根据权利要求1所述的电视清晰度的调试方法，其中，所述获取目标原始图像在待测试电视上以多组不同预设清晰度调试参数显示得到的多个待测试图像，之前，包括：
    通过Socket方式与待测试电视建立连接。
  13. 根据权利要求1所述的电视清晰度的调试方法，其中，所述调试方法还包括：
    在得到多组预设清晰度调试参数对应的多个待测试图像后，向待测试电视发送切换目标原始图像的切换指令，以使待检测电视切换目标原始图像；
    当获取到待测试电视返回的已切换目标原始图像的指令时，获取切换后的目标原始图像在待测试电视上以多组不同预设清晰度调试参数显示得到的多个待测试图像。
  14. 一种电视清晰度的调试装置，其中，所述电视清晰度的调试装置包括：
    第一获取单元，用于获取目标原始图像在待测试电视上以多组不同预设清晰度调试参数显示得到的多个待测试图像；
    第二获取单元，用于获取目标原始图像在参考电视上显示得到的参考图像；
    计算单元，用于根据所述参考图像和所述多个待测试图像计算各个所述预设清晰度调试参数对应的图像清晰度指标；
    确定单元，用于根据各个所述预设清晰度调试参数对应的图像清晰度指标确定所述待测试电视的目标清晰度调试参数。
  15. 根据权利要求14所述的电视清晰度的调试装置，其中，所述确定单元，用于：
    将多个不同的预设清晰度调试参数中图像清晰度指标最大的预设清晰度调试参数确定为所述待测试电视的目标清晰度调试参数。
  16. 根据权利要求14所述的电视清晰度的调试装置，其中，所述计算单元，用于：
    根据所述参考图像和所述多个待测试图像计算各个待测试图像的图像清 晰度评分；
    根据各个待测试图像的图像清晰度评分确定各个所述预设清晰度调试参数对应的图像清晰度指标。
  17. 根据权利要求16所述的电视清晰度的调试装置，其中，所述计算单元，用于：
    根据所述参考图像和所述待测试图像计算所述待测试图像的全参考清晰度评分；
    根据所述待测试图像计算所述待测试图像的无参考清晰度评分；
    根据全参考清晰度评分的第一预设权重系数和无参考清晰度评分对应的第二预设权重系数对全参考清晰度评分和无参考清晰度评分加权求和，得到待测试图像对应的图像清晰度评分。
  18. 根据权利要求16所述的电视清晰度的调试装置，其中，所述第一预设权重系数和所述第二预设权重系数中，一个为零，另一个不为零。
  19. 一种智能设备，其中，所述智能设备包括：
    一个或多个处理器；
    存储器；以及
    一个或多个应用程序，其中所述一个或多个应用程序被存储于所述存储器中，并配置为由所述处理器执行以实现权利要求1所述的电视清晰度的调试方法。
  20. 一种计算机可读存储介质，其中，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器进行加载，以执行权利要求1所述的电视清晰度的调试方法的步骤。
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