1.一种图像处理方法，其特征在于，包括：
获取待评估图像质量的目标图像；
利用分类模型对所述目标图像进行分类，得到所述目标图像的类别，所述类别指示了拍摄区域和所述拍摄区域的拍摄模式；
调用所述目标图像的类别对应的分割模型对所述目标图像进行图像分割，得到图像分割结果，所述图像分割结果包括与所述拍摄区域关联的至少一个部位中每个部位的分割图像；
根据所述图像分割结果进行图像质量评估，得到对所述目标图像的图像质量评估结果。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述图像分割结果进行图像质量评估，得到对所述目标图像的图像质量评估结果，包括：
根据所述图像分割结果对所述每个部位进行姿态估计，得到所述每个部位的姿态估计数据；
根据所述姿态估计数据确定所述目标图像针对拍摄体位得到的第一图像质量评估值；
根据所述第一图像质量评估值获得对所述目标图像的图像质量评估结果。
3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述根据所述图像分割结果进行图像质量评估，得到对所述目标图像的图像质量评估结果，包括：
根据所述图像分割结果计算所述每个部位的分割图像对应的灰度直方图；
根据所述灰度直方图确定所述目标图像针对影像密度得到的第二图像质量评估值；
根据所述第二图像质量评估值获得对所述目标图像的图像质量评估结果。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述图像分割结果进行图像质量评估，得到对所述目标图像的图像质量评估结果，包括：
根据所述图像分割结果确定所述每个部位的分割图像对应的图像质量评估参数；所述图像质量评估参数包括清晰度和/或对比度；
根据所述图像质量评估参数确定所述目标图像针对影像层次得到的第三图像质量评估值；
根据所述第三图像质量评估值获得对所述目标图像的图像质量评估结果。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述图像分割结果进行图像质量评估，得到对所述目标图像的图像质量评估结果前，所述方法还包括：
调用所述目标图像的类别对应的图像检测模型对所述目标图像进行图像检测，得到图像检测结果，所述图像检测结果用于指示所述目标图像是否存在不符合技术操作要求的异物和/或伪影；
所述根据所述图像分割结果进行图像质量评估，得到对所述目标图像的图像质量评估结果，包括：
根据所述图像检测结果以及所述图像分割结果进行图像质量评估，得到对所述目标图像的图像质量评估结果。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
获取所述目标图像对应的拍摄对象的标识信息；
根据所述拍摄对象的标识信息校验所述目标图像的真实性；
当校验所述目标图像的真实性通过时，执行所述利用分类模型对所述目标图像进行分类，得到所述目标图像的类别的步骤。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述根据所述拍摄对象的标识信息校验所述目标图像的真实性，包括：
根据所述目标图像的拍摄时间从服务设备中查询出在所述拍摄时间所处时间段内的视频文件；
根据所述拍摄对象的标识信息获取所述拍摄对象的头像信息，并识别所述视频文件是否包括所述拍摄对象的头像信息；
当识别到所述视频文件包括所述拍摄对象的头像信息时，确定校验所述目标图像的真实性通过。
8.一种图像处理装置，其特征在于，包括：
获取模块，用于获取待评估图像质量的目标图像；
分类模块，用于利用分类模型对所述目标图像进行分类，得到所述目标图像的类别，所述类别指示了拍摄区域和所述拍摄区域的拍摄模式；
图像分割模块，用于调用所述目标图像的类别对应的分割模型对所述目标图像进行图像分割，得到图像分割结果，所述图像分割结果包括与所述拍摄区域关联的至少一个部位中每个部位的分割图像；
质量评估模块，用于根据所述图像分割结果进行图像质量评估，得到对所述目标图像的图像质量评估结果。
9.一种电子设备，其特征在于，包括处理器和存储器，所述处理器和所述存储器相互连接，其中，所述存储器用于存储计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，所述处理器被配置用于调用所述程序指令，执行如权利要求1-7任一项所述的方法。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行以实现如权利要求1-7任一项所述的方法。