本公开涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种图像质量检测方法、装置、电子设备及存储介质。
背景技术：
随着成像、多媒体通信技术的快速发展，图像质量检测在诸如图像传输、压缩、图像恢复及数字水印等领域有着越来越重要的应用价值。图像质量主要表现在图像的可懂程度和逼真程度两个方面。图像可懂程度越大或逼真程度越高表明图像质量越高，反之亦然。
目前图像质量检测指标较多，包括图像大小、分辨率等，且各自有各自不同的检测方法，显得纷乱繁杂，且对于各种指标的检测方法都较复杂，不同检测指标得到的检测结果还可能会存在矛盾性，因此，现有的图像质量检测方法不适用于需要综合考虑多种情况且快速做出检测结果的场景。
技术实现要素：
本公开提供一种图像质量检测方法、装置、电子设备及存储介质，以至少解决相关技术不适用于快速做出检测结果的场景的问题。本公开的技术方案如下：
根据本公开实施例的第一方面，提供一种图像质量检测方法，包括：获取待检测图像以及待检测图像的第一图像大小；根据目标图像质量参数对待检测图像进行压缩，得到压缩后的中间图像；计算中间图像的第二图像大小，当第二图像大小小于第一图像大小时，确定待检测图像满足目标图像质量参数的要求。
在其中一个实施例中，计算中间图像的第二图像大小之后，还包括：当第二图像大小大于第一图像大小时，确定待检测图像不满足目标图像质量参数的要求。
在其中一个实施例中，根据目标图像质量参数对待检测图像进行压缩，得到压缩后的中间图像，包括：绘制待检测图像，得到绘制后的第一图像；根据目标图像质量参数对第一图像进行第一压缩处理，得到进行第一压缩处理后的第二图像；对第二图像进行第二压缩处理，得到压缩后的中间图像。
在其中一个实施例中，根据目标图像质量参数对第一图像进行第一压缩处理，包括：获取第一图像中每一个像素点的rgb灰度值；根据目标图像质量参数对各像素点的rgb灰度值进行映射，得到各像素点映射后的rgb灰度值。
在其中一个实施例中，对第二图像进行第二压缩处理，得到压缩后的中间图像，包括：获取第二图像中每一个像素点的rgb灰度值；根据rgb灰度值在空间上的连续性，对第二图像中各像素点的rgb灰度值进行压缩编码，得到压缩编码后的中间图像。
根据本公开实施例的第二方面，提供一种图像质量检测装置，包括待检测图像获取模块，压缩模块和质量检测模块，其中，待检测图像获取模块，被配置为执行获取待检测图像以及待检测图像的第一图像大小；压缩模块，被配置为执行根据目标图像质量参数对待检测图像进行压缩，得到压缩后的中间图像；质量检测模块，被配置为执行计算中间图像的第二图像大小，当第二图像大小小于第一图像大小时，确定待检测图像满足目标图像质量参数的要求。
在其中一个实施例中，上述质量检测模块在计算中间图像的第二图像大小之后，还被配置为执行当第二图像大小大于第一图像大小时，确定待检测图像不满足目标图像质量参数的要求。
在其中一个实施例中，压缩模块包括：图像绘制单元、第一压缩单元和第二压缩单元，其中，图像绘制单元被配置为执行绘制待检测图像，得到绘制后的第一图像；第一压缩单元被配置为执行根据目标图像质量参数对第一图像进行第一压缩处理，得到进行第一压缩处理后的第二图像；第二压缩单元被配置为执行对第二图像进行第二压缩处理，得到压缩后的中间图像。
在其中一个实施例中，第一压缩单元包括：第一灰度值获取子单元和灰度值映射子单元，其中，第一灰度值获取子单元被配置为执行获取第一图像中每一个像素点的rgb灰度值；灰度值映射子单元被配置为执行根据目标图像质量参数对各像素点的rgb灰度值进行映射，得到各像素点映射后的rgb灰度值。
在其中一个实施例中，第二压缩单元包括：第二灰度值获取子单元和编码子单元，其中，第二灰度值获取子单元被配置为执行获取第二图像中每一个像素点的rgb灰度值；编码子单元被配置为执行根据rgb灰度值在空间上的连续性，对第二图像中各像素点的rgb灰度值进行压缩编码，得到压缩编码后的中间图像。
根据本公开实施例的第三方面，提供一种服务器，包括：处理器；用于存储处理器可执行指令的存储器；其中，处理器被配置为执行所述指令，使得服务器能够执行第一方面的任一项实施例中所述的图像质量检测方法。
根据本公开实施例的第四方面，提供一种存储介质，当存储介质中的指令由服务器的处理器执行时，使得服务器能够执行第一方面的任一项实施例中所述的图像质量检测方法。
根据本公开实施例的第五方面，提供一种计算机程序产品，所述程序产品包括计算机程序，所述计算机程序存储在可读存储介质中，设备的至少一个处理器从所述可读存储介质读取并执行所述计算机程序，使得设备执行第一方面的任一项实施例中所述的图像质量检测方法。
本公开的实施例提供的技术方案至少带来以下有益效果：通过获取待检测图像以及待检测图像的第一图像大小，并根据目标图像质量参数对待检测图像进行压缩，得到压缩后的中间图像，进而计算中间图像的第二图像大小，当第二图像大小小于第一图像大小时，则确定待检测图像满足目标图像质量参数的要求，从而实现快速地对待检测图像的质量做出检测结果。
应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本公开。
附图说明
此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本公开的实施例，并与说明书一起用于解释本公开的原理，并不构成对本公开的不当限定。
图1是根据一示例性实施例示出的一种图像质量检测方法的应用环境图。
图2是根据一示例性实施例示出的一种图像质量检测方法的流程图。
图3是根据另一示例性实施例示出的一种图像质量检测方法的流程图。
图4是根据一示例性实施例示出的对待检测图像进行压缩的步骤的流程图。
图5是根据一示例性实施例示出的一种图像质量检测装置的框图。
图6是根据一示例性实施例示出的一种服务器的内部结构图。
具体实施方式
为了使本领域普通人员更好地理解本公开的技术方案，下面将结合附图，对本公开实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。
需要说明的是，本公开的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本公开的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本公开相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本公开的一些方面相一致的装置和方法的例子。
本公开所提供的图像质量检测方法，可以应用于如图1所示的应用环境中。其中，终端110通过网络与服务器120进行交互，在本实施例中，终端110可以是各种具有图像采集或图像存储功能的设备，如包括但不限于各种个人计算机、笔记本电脑、智能手机、平板电脑和便携式可穿戴设备，服务器120可以是用独立的服务器或者是多个服务器组成的服务器集群来实现。具体的，终端110可以用于采集待检测图像或存储待检测图像，并将待检测图像通过网络上传至服务器120。服务器120获取待检测图像以及待检测图像的第一图像大小，并根据目标图像质量参数对待检测图像进行压缩，得到压缩后的中间图像，进而计算中间图像的第二图像大小，当第二图像大小小于第一图像大小时，则确定待检测图像满足目标图像质量参数的要求，否则确定待检测图像不满足目标图像质量参数的要求，从而实现对待检测图像的质量快速做出检测结果。
图2是根据一示例性实施例示出的一种图像质量检测方法的流程图，如图2所示，以该方法应用于图1中的服务器为例进行说明，包括以下步骤。
在步骤s210中，获取待检测图像以及待检测图像的第一图像大小。
其中，待检测图像是指前端上传的待进行质量检测的图像，图像大小是指图像文件的数字大小，以千字节(k)、兆字节(mb)或千兆字节(gb)为度量单位。本实施例中为了方便区分，对于待检测图像的图像大小称之为第一图像大小。由于自然场景中拍摄环境以及拍摄工具的影响，待检测图像可能具有不同的分辨率、大小等，若不对图像质量加以控制，则会导致上传的图像质量参差不齐。因此，在本实施例中，当终端向服务器上传图像后，服务器需要对上传的图像质量进行检测，具体的，服务器首先获取上传的待检测图像，进而根据该待检测图像的文件得到对应的第一图像大小。
在步骤s220中，根据目标图像质量参数对待检测图像进行压缩，得到压缩后的中间图像。
其中，图像质量是指人们对一幅图像视觉感受的主观评价，又可分为图像逼真度和图像可懂度。图像逼真度描述所处理的图像和原始图像之间的偏离程度，而图像可懂度则表示人或机器能从图像中抽取有关特征信息的程度。每一幅图像的图像质量可通过0-1(也可转换为质量百分比)进行评价，本实施例中的目标图像质量参数则是指对上传的图像希望所能达到的图像质量，具体可根据实际的应用场景进行设置。压缩是指去除图像中的多余数据，以数学的观点来看，这一过程实际上就是将二维像素阵列变换为一个在统计上无关联的数据集合，即以较少的比特有损或无损地表示原来的像素矩阵，也可称为图像编码。在本实施例中，根据设置的目标图像质量参数对待检测图像进行压缩，从而得到压缩后的中间图像，进而通过下述步骤判断待检测图像是否满足目标图像质量参数的要求。
在步骤s230中，计算中间图像的第二图像大小。
其中，第二图像大小是指中间图像的图像文件的数字大小。由于图像文件的大小通常与图像的像素大小成正比，图像中包含的像素越多，在给定的打印尺寸上显示的细节也就越丰富，但需要的磁盘存储空间也会增多。而对于像素大小相同的图像来说，根据不同的图像质量要求进行压缩后，得到的图像大小也是不同的，一般图像质量要求较高的情况下压缩的图像大小会大于质量要求较低的情况下压缩的图像大小。
在步骤s240中，当第二图像大小小于第一图像大小时，确定待检测图像满足目标图像质量参数的要求。
在本实施例中，当压缩后的中间图像的第二图像大小小于待检测图像的第一图像大小时，则表示待检测图像的图像质量是优于中间图像的，而中间图像是基于目标图像质量参数进行压缩后得到的，即中间图像的图像质量是符合目标图像质量参数要求的，因此，可以确定待检测图像也是满足目标图像质量参数的要求的。
上述图像质量检测方法，通过获取待检测图像以及待检测图像的第一图像大小，并根据目标图像质量参数对待检测图像进行压缩，得到压缩后的中间图像，进而计算中间图像的第二图像大小，当第二图像大小小于第一图像大小时，则确定待检测图像满足目标图像质量参数的要求，从而实现快速地对待检测图像的质量做出检测结果。
在一示例性实施例中，如图3所示，在计算中间图像的第二图像大小之后，还包括如下步骤：
在步骤s250中，当第二图像大小大于第一图像大小时，确定待检测图像不满足目标图像质量参数的要求。
基于上述图像大小与图像质量的认知，在本实施例中，当压缩后的中间图像的第二图像大小大于待检测图像的第一图像大小时，则表示中间图像的图像质量是优于待检测图像的，而中间图像是基于目标图像质量参数进行压缩后得到的，即中间图像的图像质量是符合目标图像质量参数要求的，而待检测图像的图像质量达不到中间图像的图像质量，因此，可以确定待检测图像是不满足目标图像质量参数的要求的。
上述图像质量检测方法，通过获取待检测图像以及待检测图像的第一图像大小，并根据目标图像质量参数对待检测图像进行压缩，得到压缩后的中间图像，进而计算中间图像的第二图像大小，根据中间图像的第二图像大小以及待检测图像的第一图像大小，可实现快速地对待检测图像的图像质量做出判断，即快速判断出待检测图像是否满足目标图像质量参数的要求，以便于进行后续操作。
在一示例性实施例中，如图4所示，在步骤s220中，根据目标图像质量参数对待检测图像进行压缩具体可以通过以下步骤实现：
在步骤s410中，绘制待检测图像，得到绘制后的第一图像。
由于对于像素大小相同的图像，根据不同的图像质量要求进行压缩后，得到的图像大小也是不同的。例于，对于某一图像a，假设其图像质量为1，分别将其压缩为图像质量为90％的a1和图像质量为80％的a2，则a1的图像大小会大于a2的图像大小，即图像质量要求较高的情况下压缩的图像大小会大于图像质量要求较低的情况下压缩的图像大小。因此，在本实施例中，基于待检测图像以及第一图像大小对待检测图像进行重新绘制，从而得到绘制后的第一图像。
具体的，在本实施例中，当服务器获取到终端上传的待检测图像时，可以采用在线平面设计软件(canva)创建一个canvas节点，并通过该canvas节点绘制待检测图像，即还原待检测图像中各像素点的编码，从而得到描述各像素点编码的像素矩阵，即得到绘制后的第一图像。
在步骤s420中，根据目标图像质量参数对第一图像进行第一压缩处理，得到进行第一压缩处理后的第二图像。
其中，第一压缩处理为有损压缩处理。在本实施例中，通过获取第一图像中每一个像素点的编码，即获取每一个像素点的rgb灰度值，进而根据目标图像质量参数对各像素点的rgb灰度值进行映射，得到各像素点映射后的rgb灰度值，即得到进行第一压缩处理后的第二图像。
具体的，由于一个像素点的rgb灰度值可以表示为(r，g，b)，而r，g，b的取值范围分别为0-255(256个值)，而每个像素点需要用8bit*3(3字节)来记录其rgb灰度值。比如100*100分辨率的图片，它共有10000个像素点，如果每个像素点的rgb灰度值均不同，则需要10000*3＝30000个字节来记录其颜色数据，也就是图片大小为30000字节。但这将不被人们所接受，因此，通常可以通过对图片进行压缩来降低图片的大小，但是，对于某些场合，还要求上传的图像具有一定的清晰度，而在canva中，可以通过图像质量对其进行评价。
因此，在本实施例中，可以通过在canva中设定目标图像质量参数以对各像素点的rgb灰度值进行映射。例如，若设定的目标图像质量参数a为90％，则需要将r，g，b的取值0-255这256个值分为10(1/(100％-a))段，如0-24为第1段，25-49第2段，…，230-255为第10段。并将第一图像中每一个像素点的rgb灰度值根据上述分段进行映射，即将每个符合上述分段区间的值都取为相同值，比如落入0-24区间的值都取为0，落入25-49区间的值都取为25，依次类推，得到各像素点映射后的rgb灰度值，即得到进行第一压缩处理后的第二图像。
在步骤s430中，对第二图像进行第二压缩处理，得到压缩后的中间图像。
其中，第二压缩处理为无损压缩处理。在本实施例中，通过获取第二图像中每一个像素点的rgb灰度值，进而根据rgb灰度值在空间上的连续性，对第二图像中各像素点的rgb灰度值进行压缩编码，得到压缩编码后的中间图像。
具体的，在完成上述步骤s420后，则第二图像中连续重复的rgb灰度值的像素点个数会增加，也就是说，会有连续的一串数据，其描述的颜色值(即rgb灰度值)是相同的。比如对于经过上述处理后的第二图像中，假设有20个连续像素点为白色，如果不考虑其空间上的连续性，则这块白色需要20*3＝60个字节来记录其rgb灰度值。但是，如果考虑其空间上的连续性，则可以先记录这段重复的像素点的rgb灰度值(需要3个字节)，然后记录这个像素值重复了多少次(20次，1个字节就可记录)，因此，需要记录的大小就从60字节减少为4字节，从而实现对第二图像中各像素点的rgb灰度值进行压缩编码，得到压缩后的中间图像。
上述实施例中，通过canvas绘制待检测图像，得到绘制后的第一图像，并根据目标图像质量参数对第一图像进行第一压缩处理，得到进行第一压缩处理后的第二图像，进而对第二图像进行第二压缩处理，得到压缩后的中间图像，基于该中间图像，可以快速对待检测图像的图像质量进行评价，且实现方法简单可靠，具有较强的推广意义。
在一示例性实施例中，进一步根据具体的应用场景说明本公开的图像质量检测方法，例如，对于对上传头像进行图像质量检测时，由于对头像清晰度有一定要求，因此，可以设置较高的目标图像质量参数，如要求用户上传的头像质量不低于80％。当服务器获取到终端上传的头像时，获取头像的第一图像大小，进而根据设定的图像质量参数80％，并采用如图4所示的方法对上传的头像进行压缩，以得到压缩后的中间图像，并计算中间图像的第二图像大小，当中间图像的第二图像大小小于上传头像的第一图像大小时，则确定上传头像满足目标图像质量参数的要求，从而允许上传，否则确定上传头像不满足目标图像质量参数的要求，从而提示用户上传更清晰的头像。
而对于商家的运营活动中，对图片质量要求没有那么高，但是需要图片质量在不影响观看的情况下尽可能小，因此可以设置上传的图片质量不高于70％(这里只是一个假设值，具体也可设置其他值)。当服务器获取到终端上传的图片时，获取图片的第一图像大小，进而根据设定的图像质量参数70％，并采用如图4所示的方法对上传的图片进行压缩，以得到压缩后的中间图像，并计算中间图像的第二图像大小，当中间图像的第二图像大小小于上传图片的第一图像大小时，则确定上传的图片高于目标图像质量参数(70％)的要求，从而提示用户上传已压缩过的图片，或者直接使用canvas或其他技术(如mozjpeg(jpg压缩软件)或optpng(png压缩软件)等)直接对已上传的图片进行压缩，使其符合目标图像质量参数的要求。
应该理解的是，虽然图1-4的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，图1-4中的至少一部分步骤可以包括多个步骤或者多个阶段，这些步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤中的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
图5是根据一示例性实施例示出的一种图像质量检测装置框图。参照图5，该装置包括待检测图像获取模块520，压缩模块540和质量检测模块560。
待检测图像获取模块520，被配置为执行获取待检测图像以及待检测图像的第一图像大小。
压缩模块540，被配置为执行根据目标图像质量参数对待检测图像进行压缩，得到压缩后的中间图像。
质量检测模块560，被配置为执行计算中间图像的第二图像大小，当第二图像大小小于第一图像大小时，确定待检测图像满足目标图像质量参数的要求。
在一示例性实施例中，上述质量检测模块560在计算中间图像的第二图像大小之后，还被配置为执行当第二图像大小大于第一图像大小时，确定待检测图像不满足目标图像质量参数的要求。
在一示例性实施例中，压缩模块540包括：图像绘制单元、第一压缩单元和第二压缩单元，其中，图像绘制单元被配置为执行绘制待检测图像，得到绘制后的第一图像；第一压缩单元被配置为执行根据目标图像质量参数对第一图像进行第一压缩处理，得到进行第一压缩处理后的第二图像；第二压缩单元被配置为执行对第二图像进行第二压缩处理，得到压缩后的中间图像。
在一示例性实施例中，第一压缩单元包括：第一灰度值获取子单元和灰度值映射子单元，其中，第一灰度值获取子单元被配置为执行获取第一图像中每一个像素点的rgb灰度值；灰度值映射子单元被配置为执行根据目标图像质量参数对各像素点的rgb灰度值进行映射，得到各像素点映射后的rgb灰度值。
在一示例性实施例中，第二压缩单元包括：第二灰度值获取子单元和编码子单元，其中，第二灰度值获取子单元被配置为执行获取第二图像中每一个像素点的rgb灰度值；编码子单元被配置为执行根据rgb灰度值在空间上的连续性，对第二图像中各像素点的rgb灰度值进行压缩编码，得到压缩后的中间图像。
关于上述实施例中的装置，其中各个模块执行操作的具体方式已经在有关该方法的实施例中进行了详细描述，此处将不做详细阐述说明。
图6是根据一示例性实施例示出的一种用于图像质量检测的设备s00的框图。例如，设备s00可以为一服务器。参照图6，设备s00包括处理组件s20，其进一步包括一个或多个处理器，以及由存储器s22所代表的存储器资源，用于存储可由处理组件s20的执行的指令，例如应用程序。存储器s22中存储的应用程序可以包括一个或一个以上的每一个对应于一组指令的模块。此外，处理组件s20被配置为执行指令，以执行上述图像质量检测的方法。
设备s00还可以包括一个电源组件s24被配置为执行设备s00的电源管理，一个有线或无线网络接口s26被配置为将设备s00连接到网络，和一个输入输出(i/o)接口s28。设备s00可以操作基于存储在存储器s22的操作系统，例如windowsservertm，macosxtm，unixtm,linuxtm，freebsdtm或类似。
在示例性实施例中，还提供了一种包括指令的存储介质，例如包括指令的存储器s22，上述指令可由设备s00的处理器执行以完成上述方法。存储介质可以是非临时性计算机可读存储介质，例如，所述非临时性计算机可读存储介质可以是rom、随机存取存储器(ram)、cd-rom、磁带、软盘和光数据存储设备等。
本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后，将容易想到本公开的其它实施方案。本申请旨在涵盖本公开的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本公开的一般性原理并包括本公开未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本公开的真正范围和精神由下面的权利要求指出。
应当理解的是，本公开并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本公开的范围仅由所附的权利要求来限制。
1.一种图像质量检测方法，其特征在于，包括：
获取待检测图像以及所述待检测图像的第一图像大小；
根据目标图像质量参数对所述待检测图像进行压缩，得到压缩后的中间图像；
计算所述中间图像的第二图像大小，当所述第二图像大小小于所述第一图像大小时，确定所述待检测图像满足所述目标图像质量参数的要求。
2.根据权利要求1所述的图像质量检测方法，其特征在于，所述计算所述中间图像的第二图像大小之后，还包括：
当所述第二图像大小大于所述第一图像大小时，确定所述待检测图像不满足所述目标图像质量参数的要求。
3.根据权利要求1或2所述的图像质量检测方法，其特征在于，所述根据目标图像质量参数对所述待检测图像进行压缩，得到压缩后的中间图像，包括：
绘制所述待检测图像，得到绘制后的第一图像；
根据目标图像质量参数对所述第一图像进行第一压缩处理，得到进行第一压缩处理后的第二图像；
对所述第二图像进行第二压缩处理，得到所述压缩后的中间图像。
4.根据权利要求3所述的图像质量检测方法，其特征在于，所述根据目标图像质量参数对所述第一图像进行第一压缩处理，包括：
获取所述第一图像中每一个像素点的rgb灰度值；
根据所述目标图像质量参数对各像素点的rgb灰度值进行映射，得到各像素点映射后的rgb灰度值。
5.根据权利要求3所述的图像质量检测方法，其特征在于，所述对所述第二图像进行第二压缩处理，得到所述压缩后的中间图像，包括：
获取所述第二图像中每一个像素点的rgb灰度值；
根据所述rgb灰度值在空间上的连续性，对所述第二图像中各像素点的rgb灰度值进行压缩编码，得到所述压缩编码后的中间图像。
6.一种图像质量检测装置，其特征在于，包括：
待检测图像获取模块，被配置为执行获取待检测图像以及所述待检测图像的第一图像大小；
压缩模块，被配置为执行根据目标图像质量参数对所述待检测图像进行压缩，得到压缩后的中间图像；
质量检测模块，被配置为执行计算所述中间图像的第二图像大小，当所述第二图像大小小于所述第一图像大小时，确定所述待检测图像满足所述目标图像质量参数的要求。
7.根据权利要求6所述的图像质量检测装置，其特征在于，所述质量检测模块在计算所述中间图像的第二图像大小之后，被配置为执行当所述第二图像大小大于所述第一图像大小时，确定所述待检测图像不满足所述目标图像质量参数的要求。
8.根据权利要求6或7所述的图像质量检测装置，其特征在于，所述压缩模块包括：
图像绘制单元，被配置为执行绘制所述待检测图像，得到绘制后的第一图像；
第一压缩单元，被配置为执行根据目标图像质量参数对所述第一图像进行第一压缩处理，得到进行第一压缩处理后的第二图像；
第二压缩单元，被配置为执行对所述第二图像进行第二压缩处理，得到所述压缩后的中间图像。
9.一种服务器，其特征在于，包括：
处理器；
用于存储所述处理器可执行指令的存储器；
其中，所述处理器被配置为执行所述指令，以实现如权利要求1至5中任一项所述的图像质量检测方法。
10.一种存储介质，当所述存储介质中的指令由服务器的处理器执行时，使得服务器能够执行如权利要求1至5中任一项所述的图像质量检测方法。
技术总结