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《微光场景图像质量评价方法构建要求》

编制说明

一、工作简况

（一）相关背景，负责起草单位

随着国家光污染的治理，高速公路和城市道路的补光灯亮度限制要求越来越

高，摄像机等图像采集设备在微光场景的应用越来越普及，随之而来的是图像质量的参差不齐。图像质量评价当前主要靠人眼主观判断，存在效率低，缺少量化依据等问题，无法在公路、交警、运营商等有微光场景图像质量要求的行业检测机构开展批量评测。也给这些行业客户的摄像机选型带来了困难，一定程度上影响力微光场景摄像机图像采集的实战效果。

本标准提出了构建图像质量评价工具的通用要求，面向当前产业遇到的图像

主观质量缺少量化评价方法的现状，以业内已经具备的人脸图像质量评价工具为实践基础，提出基于AI的图像质量评价工具的构建方法，并保证量化评价结果与人眼主观感受一致，为引导微光场景图像质量的发展提供工具支撑，牵引行业图像质量的提升和微光实战的应用。

本标准由中国计量科学研究院和华为技术有限公司共同于2021年5月提出

微光摄像机视频图像质量评测方法的标准需求，2021年6月获批准列入中国计量测试学会2021年度第一批团体标准立项。

之后编制组内部由中国计量科学研究院、华为技术有限公司和上海交通大学

联合成立标准起草组，和2024年12月时间完成标准草案，2025年3月完成征求意见稿，2025年4月完成送审稿。

（二）主要工作过程

2021年6月～2024年12月，中国计量科学研究院联合华为技术有限公司、

上海交通大学成立标准起草筹备组，开始了进行了行业协会的沟通、行业交流、图像质量评价方法应用需求调研，随后基于人脸图像质量评价方法开展技术研究工具研发，期间多次组织编制组内讨论会，策划标准框架，完成了《微光摄像机视频图像质量评测方法》标准草案制定。

2024年1月～2024年12月，编制组基于标准草案中的图像质量评价方案，

分别与交警、公安、运营商等行业的业主和检测机构开展交流，介绍微光摄像机的人脸图像质量评价方法，并听取行业的意见。标准的主要技术内容和应用场景得到了各行业的一致认可，同时也提出了修改建议，包括图像质量评价方法不应局限在人脸场景，基于AI的评价方案要侧重构建方法的科学性合理性等。结合行业客户的意见，以及图像质量评价技术研究进展，编制组讨论一致决定修改标准题目为《微光场景图像质量评价方法构建要求》，并修改形成了征求意见稿。

2023年2月～2025年3月下旬，编制组将修改完成的征求意见稿以邮件、

电话沟通等方式在行业内公开征求意见，并得到多个单位的反馈意见，根据反馈意见形成反馈意见汇总表，同时对征求意见稿采用线上会议征求意见、一对一交流等形式，经过多轮修订，形成《微光场景图像质量评价方法构建要求（送审稿）》。

二、标准编制原则及主要内容

（一）标准编制原则

本标准的编制遵循“技术先进性、方法合理性”的原则。

1、先进性原则：本标准提出了图像质量评价方法的构建流程和建模方法，并结合传统计算机视觉算法，提出多维度的图像质量评价指标。标准应用了必威体育精装版AI技术和科学的测试验证方法，具备技术先进性。

2、合理性原则：本标准以人脸图像质量评价工具为应用实践，打分维度指标符合人眼主观判断的关注点，打分结果符合人眼的主观评判结果，并充分采用不同场景的图像测试样本，综合不同人群的打分习惯，用科学的方法进行提炼和总结，具备方法合理性。

（二）标准主要内容的确定

本文件规定了规定了微光场景下的图像主观感受质量的量化评价方法的构建要求，包括图像质量评价方法总体要求，图像质量评价方法构建要求和图像质量测试方法。

图像评价方法的构建要求包括构建流程、评测方案建模、样本库构建、评测方案封装四个部分的要求。

图像质量测试方法包括评价对象图像要求、测试步骤和结果评价三个部分的内容。

附录中提出了人脸图像质量评价方法应用，是对标准正文部分的评价方法在人脸对象上的具体应用，以人脸图像质量的噪声、纹理、自然感、亮度对比度、肤色五个维度的指标综合评价人脸图像质量，并形成评价工具。

本标准应用于图像采集设备的设计、开发、验收等。在正常光照度场景下的图像质量评价方法的构建和测试也可参照执行。

三、主要试验（或验证）情况分析

通过几家摄像机头部厂商的设备采集超过1000张人脸图片，构成测试集，对标准中提出的人脸图像质量评价方法，并按构建要求进行了验证。

用不同的厂商设备在不同时间段、不同环境照度及色温下采集各个年龄段的人脸图像，环境照度需囊括0.1lux至10lux，色温需覆盖2600K至9000K色温，且分布尽可能均匀。

人脸图像采集完成后，安排人员进行主观打分。打