[发明专利]一种对于色调映射图像的质量评价方法

说明书

本发明涉及一种对于色调映射图像的质量评价方法，其特征在于：首先，设计参数模型来描述色调映射图像中色彩信息的特征，并采用统计模型提取与质量相关的特征以评估色调映射图像的自然化；其次，采用局部纹理特征来描述色调映射图像的质量退化情况；再后，通过零交点出现的边缘位置来表示图像的基本原始结构信息；最后，使用支持向量回归作为映射函数将图像特征映射到主观分数。实验结果表明，与最先进的方法相比，该方法在预测色调映射图像的视觉质量方面表现了良好的有效性和优越性。

技术领域

本发明设计了一种无参考色调映射图像质量评价方，属于多媒体技术领域，具体属于数字图像和数字视频处理技术领域。

背景技术

近些年来，高动态范围图像被广泛使用于各种应用程序，包括虚拟现实、全球照明、基于图像的建模等等。高动态范围图像即使在手机等移动设备上也变得流行起来，它不仅提供了更好的对比度，而且提供了更高的结构细节和自然外观的程度。一般来说，高动态范围图像可以提供场景细节和大范围的亮度级别，然而，支持查看高动态范围图像的设备非常昂贵，这种图像必须通过色调映射操作来转换成低动态范围图像，以便在传统的显示器中显示出来。

由于强度等级的限制，通过色调映射高动态范围图像得到的低动态范围的色调映射图像可能会丢失一些重要的信息，这将导致感知到的图像质量降低。更重要的是，色调映射算法的性能可能依赖于图像本身的内容。在将高动态范围图像转换为低动态范围图像时，更优越的色调映射算法可以保存包括亮度、色调、边缘和纹理在内的丰富信息。然而。到目前为止，还没有通用的色调映射算法可以处理各种不同的高动态范围图像。因此，如何评价通过色调映射得到的低动态范围图像的视觉质量对于设计有效的色调映射算法是很重要的。

一般来说，主观质量评估是最有效和最可靠的，它反应了人眼对图像质量好坏的直观判断，但是，这种方法耗费人力严重且需要投入大量专注力，因此主观质量评估不能应用于实际的应用程序中。所以，能有效评估色调映射图像视觉质量的客观方法显得十分重要，是值得研究的。

提出能够对色调映射图像进行自动评价的算法的目的在于：

(1)可以设计无监督的色调映射图像质量评价算法内嵌到色调映射图像的任何处理环节，来对此环节的质量进行监督并及时进行反馈，有利于后续的优化处理。

(2)通过高效的色调映射图像质量评价方法，可以对高动态范围图像转化低动态范围图像的色调映射算法进行指导，有利于提高算法性能，增强色调映射图像质量与人眼主观评判好坏的相关性。同时可指引色调映射算法关注与主观质量关系密切的组成部分，以精简算法，提高色调映射图像的转换速率。

(3)可以依据质量评价算法设计显示色调映射图像效果更佳的显示设备，从而更加符合人类视觉系统的感知。

因此，有效且预测准确的色调映射图像质量评价算法对于色调映射图像的发展会有很大的促进作用。

发明内容

为了改善客观评价结果受图像失真类型及内容的影响的不足，就色调映射图像质量评价模型提出了一种新的方法。所用的视觉特征包含全局特征、局部纹理特征、基本原始结构信息特征。

本发明涉及一种对于色调映射图像的质量评价模型，其特征在于：首先，设计参数模型来描述色调映射图像中色彩信息的特征，并采用统计模型提取与质量相关的特征以评估色调映射图像的自然化；其次，采用局部纹理特征来描述色调映射图像的质量退化情况。再后，通过零交点出现的边缘位置来表示图像的基本原始结构信息；最后，使用支持向量回归作为映射函数将图像特征映射到主观分数。实验结果表明，与最先进的方法相比，该方法在预测色调映射图像的视觉质量方面表现了良好的有效性和优越性。

为了实现上述目的，本发明采用的技术方案为：

一种对于色调映射图像的质量评价方法，其特征提取包括以下几个步骤：