[发明专利]一种基于局部特征的色调映射图像质量客观评价方法有效

专利信息
申请号: 201710164244.7 申请日: 2017-03-20
公开(公告)号: CN107040775B 公开(公告)日: 2019-01-15
发明(设计)人: 邵枫;姜求平;李福翠 申请(专利权)人: 宁波大学
主分类号: H04N17/00 分类号: H04N17/00
代理公司: 宁波奥圣专利代理事务所(普通合伙) 33226 代理人: 周珏
地址: 315211 浙*** 国省代码: 浙江;33
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摘要: 发明公开了一种基于局部特征的色调映射图像质量客观评价方法,其考虑了局部信息量特征和局部结构保持特征对色调映射的影响,提取出色调映射图像的局部特征矢量,然后利用支持向量回归对训练集中的所有色调映射图像的局部特征矢量进行训练,构造支持向量回归训练模型;在测试阶段,通过计算测试集中的色调映射图像的局部特征矢量,并根据构造的支持向量回归训练模型,预测得到测试集中的色调映射图像的客观质量评价预测值,由于获得的局部特征矢量具有较强的稳定性且能够较好地反映色调映射图像的质量变化情况,因此有效地提高了客观评价结果与主观感知之间的相关性。
搜索关键词: 一种 基于 局部 特征 色调 映射 图像 质量 客观 评价 方法
【主权项】:
1.一种基于局部特征的色调映射图像质量客观评价方法,其特征在于包括以下步骤:①选取N幅原始的自然图像构成训练图像集,记为{Ii,org|1≤i≤N},其中,N≥1,1≤i≤N,Ii,org表示{Ii,org|1≤i≤N}中的第i幅图像,原始的自然图像的宽度为W,原始的自然图像的高度为H,W和H均能够被8整除;②对{Ii,org|1≤i≤N}中的每幅图像进行非重叠的分子块处理;然后采用最小角回归方法,对{Ii,org|1≤i≤N}中的所有图像中的子块构成的集合进行字典训练操作,构造得到{Ii,org|1≤i≤N}的目标训练字典,记为D,D=[d1…dk…dK];其中,D的维数为64×K,K表示设定的字典原子的个数,K≥1,符号“[]”为矢量表示符号,d1、dk和dK的维数均为64×1,d1表示D中的第1个字典原子,dk表示D中的第k个字典原子,dK表示D中的第K个字典原子,1≤k≤K;③将一幅色调映射图像记为{I(x,y)},其中,(x,y)表示{I(x,y)}中的像素点的坐标位置,1≤x≤W',1≤y≤H',W'表示{I(x,y)}的宽度,H'表示{I(x,y)}的高度,W'和H'均能够被8整除,I(x,y)表示{I(x,y)}中坐标位置为(x,y)的像素点的像素值;④对{I(x,y)}在9个不同尺度下的中间图像分别进行非重叠的分子块处理;然后根据构造得到的{Ii,org|1≤i≤N}的目标训练字典D,并采用最小角回归方法,优化重构{I(x,y)}在每个尺度下的中间图像中的所有子块构成的集合中的每个列向量的稀疏系数矩阵;接着根据{I(x,y)}在每个尺度下的中间图像中的所有子块构成的集合中的每个列向量的稀疏系数矩阵,获得{I(x,y)}的局部信息量特征,记为FSE,其中,FSE的维数为9×1;⑤将构造得到的{Ii,org|1≤i≤N}的目标训练字典D中的所有字典原子分成3类,并获取属于每类的所有字典原子在D中的位置;然后对{I(x,y)}进行非重叠的分子块处理;接着根据D,并采用最小角回归方法,优化重构{I(x,y)}中的所有子块构成的集合中的每个列向量的稀疏系数矩阵;之后根据{I(x,y)}中的所有子块构成的集合中的每个列向量的稀疏系数矩阵和属于每类的所有字典原子在D中的位置,获得{I(x,y)}的局部结构保持特征,记为FPA,其中,FPA的维数为3×1;所述的步骤⑤中的FPA的获取过程为:⑤_1、将构造得到的{Ii,org|1≤i≤N}的目标训练字典D中的每个字典原子中的64个元素分解成不同的低频子带、中频子带和高频子带;然后计算D中的每个字典原子中属于相同的低频子带的所有元素的均值、属于相同的中频子带的所有元素的均值、属于相同的高频子带的所有元素的均值,将dk中属于相同的低频子带的所有元素的均值、属于相同的中频子带的所有元素的均值、属于相同的高频子带的所有元素的均值对应记为μk,1、μk,2、μk,3;接着将D中的每个字典原子中属于相同的低频子带的所有元素的均值、属于相同的中频子带的所有元素的均值、属于相同的高频子带的所有元素的均值按序排列,得到D中的每个字典原子的特征矢量,将dk的特征矢量记为μk,μk=[μk,1,μk,2,μk,3];再将D中的所有字典原子的特征矢量构成的集合记为{μk|1≤k≤K};其中,μk的维数为3×1;⑤_2、根据{μk|1≤k≤K}中的所有特征矢量,并采用K‑mean聚类方法,将D中的所有字典原子分成3类;然后将属于第一类的所有字典原子构成的子字典记为D1,将属于第二类的所有字典原子构成的子字典记为D2,将属于第三类的所有字典原子构成的子字典记为D3;并将D1中的所有字典原子在D中的位置构成的集合记为p1,将D2中的所有字典原子在D中的位置构成的集合记为p2,将D3中的所有字典原子在D中的位置构成的集合记为p3;⑤_3、将{I(x,y)}划分成个互不重叠的尺寸大小为8×8的子块;然后将{I(x,y)}中的所有子块构成的集合记为其中,表示由{I(x,y)}中的第t'个子块中的所有像素点组成的列向量,用于描述{I(x,y)}中的第t'个子块,的维数为64×1;⑤_4、根据构造得到的{Ii,org|1≤i≤N}的目标训练字典D,优化重构中的每个列向量的稀疏系数矩阵,将中的第t'个列向量的稀疏系数矩阵记为是采用最小角回归方法求解得到的,其中,的维数为K×1,符号“||||2”为求取矩阵的2‑范数符号,“||||0”为求取矩阵的0‑范数符号,τ为误差系数;⑤_5、计算{I(x,y)}中的所有子块在3个不同分类下的原子能动性,将{I(x,y)}中的所有子块在第h个分类下的原子能动性记为PAh其中,1≤h≤3,表示将中所有稀疏系数值为非0的元素的稀疏系数值置为1,v=[v(1)…v(k)…v(K)],v(1)表示v中的第1个元素的值,v(k)表示v中的第k个元素的值,v(K)表示v中的第K个元素的值;⑤_6、将{I(x,y)}中的所有子块在不同分类下的原子能动性按序排列,获得{I(x,y)}的局部结构保持特征FPA,FPA=[PA1,PA2,PA3],其中,PA1表示{I(x,y)}中的所有子块在第1个分类下的原子能动性,PA2表示{I(x,y)}中的所有子块在第2个分类下的原子能动性,PA3表示{I(x,y)}中的所有子块在第3个分类下的原子能动性;⑥将FSE和FPA构成{I(x,y)}的局部特征矢量,记为F,F=[FSE,FPA],其中,[FSE,FPA]表示将FSE和FPA连接起来形成一个局部特征矢量,F的维数为12×1;⑦将n幅色调映射图像构成色调映射图像集合,利用主观质量评价方法获取色调映射图像集合中的每幅色调映射图像的平均主观评分差值,将色调映射图像集合中的第g1幅色调映射图像的平均主观评分差值记为然后按照步骤④至步骤⑥中获取一幅色调映射图像的局部特征矢量F的操作,以相同的方式获取色调映射图像集合中的每幅色调映射图像的局部特征矢量,将色调映射图像集合中的第g1幅色调映射图像的局部特征矢量记为其中,n>1,1≤g1≤n,的维数为12×1;⑧随机选择色调映射图像集合中的m幅色调映射图像构成训练集,将色调映射图像集合中剩余的n‑m幅色调映射图像构成测试集;接着将训练集中的所有色调映射图像各自的局部特征矢量和平均主观评分差值构成训练样本数据集合;然后采用支持向量回归作为机器学习的方法,对训练样本数据集合中的所有局部特征矢量进行训练,使得经过训练得到的回归函数值与平均主观评分差值之间的误差最小,拟合得到最优的权重矢量wopt和最优的偏置项bopt;再利用得到的最优的权重矢量wopt和最优的偏置项bopt构造色调映射图像的支持向量回归训练模型,记为其中,1≤m<n,f()为函数表示形式,Finp表示色调映射图像的支持向量回归训练模型的输入矢量,Finp的维数为12×1,(wopt)T为wopt的转置,表示色调映射图像的支持向量回归训练模型的输入矢量Finp的线性函数;⑨将测试集中的所有色调映射图像各自的局部特征矢量构成测试样本数据集合;然后根据构造得到的色调映射图像的支持向量回归训练模型,对测试样本数据集合中的每个局部特征矢量进行测试,预测得到测试样本数据集合中的每个局部特征矢量对应的色调映射图像的客观质量评价预测值,将测试样本数据集合中的第q个局部特征矢量对应的色调映射图像的客观质量评价预测值记为Qq,Qq=f(Fq),其中,1≤q≤n‑m,Fq表示测试样本数据集合中的第q个局部特征矢量,Fq的维数为12×1,表示测试样本数据集合中的第q个局部特征矢量的线性函数;⑩重复执行步骤⑧至步骤⑨共P次,并使色调映射图像集合中的每幅色调映射图像至少有一次属于测试集,经过P次执行后计算色调映射图像集合中的每幅色调映射图像的若干个客观质量评价预测值的平均值,再将色调映射图像集合中的每幅色调映射图像的客观质量评价预测值的平均值作为该幅色调映射图像的最终的客观质量评价预测值,其中,P的取值大于100。
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  • 2019-04-25 - 2019-11-05 - H04N17/00
  • 本实用新型公开了一种图像传感器芯片测试开发装置及系统。图像传感器芯片测试开发装置包括:镜头支架、图像传感器芯片板、图像传感器芯片转接线路板以及图像采集控制板;其中,镜头支架与图像传感器芯片板连接;图像传感器芯片板包括图像传感器芯片测试插座,以及第一电源接插件、第一图像数据接插件以及第一控制指令接插件;图像传感器芯片转接线路板与图像传感器芯片测试插座以及待测图像传感器芯片连接,图像采集控制板包括FPGA、电源模块切换开关、第二电源接插件、第二图像数据接插件、第二控制指令接插件以及开发终端接口,开发终端接口与外部开发终端连接。本实用新型提供的技术方案,提升了图像传感器芯片测试开发装置的通用性。
  • 一种全自动TOF摄像头测试设备-201920691291.1
  • 李久林;雷茜;钟汉龙;邓红华;徐翼;周俊;王润 - 深圳眼千里科技有限公司;江西眼千里智能科技有限公司
  • 2019-05-13 - 2019-11-05 - H04N17/00
  • 本实用新型公开了一种全自动TOF摄像头测试设备,包括机体、检测机构、工件载台驱动机构、输送机构以及工件机械手,机体上设有用于装载TOF摄像头的工件载台;检测机构包括图像采集板、采集摄像头以及积分球,图像采集板与积分球均安装在机体上;工件载台驱动机构用于带动工件载台运动至图像采集板的下方,以使工件载台上的TOF摄像头对图像采集板进行红外拍摄;采集摄像头用于采集图像采集板上的红外光点并发送采集信号给工件载台机构;工件载台驱动机构根据采集信号带动工件载台运动至积分球下方。本实用新型的全自动TOF摄像头测试设备,其可对TOF摄像头的红外光功率进行检测。
  • 一种标板设备-201920358334.4
  • 梁煜彬;于超 - 北京初速度科技有限公司
  • 2019-03-20 - 2019-11-01 - H04N17/00
  • 本实用新型实施例公开一种标板设备。该标板设备的面板包括:单位列的至少两个条状的第一发光单元和进位列的至少两个条状的第二发光单元;其中,每个第一发光单元在面板中沿列方向设置,各个第一发光单元之间间隔性排布,每个第二发光单元在面板中沿列方向设置,各个第二发光单元之间间隔性排布,列方向为面板固定以备采集图像时与图像采集设备的像素行方向垂直的方向。应用本实用新型实施例提供的方案,能够尽可能增加进行曝光参数测定时所采集图像中的有用信息,进而从图像中确定更多卷帘快门式图像采集设备的曝光参数。
  • 用于生成相机的校正模型以校正像差的方法-201910263548.8
  • A·瓦尔德尔 - B和R工业自动化有限公司
  • 2019-04-03 - 2019-10-29 - H04N17/00
  • 为了能够在选定的、影响像差的可变相机设定改变时尽可能快速且简单地校正相机图像平面中的像差,提出:设置在空间中具有不同已知特征位置的多个特征,对于每种选定的、影响像差的可变相机设定预规定至少两种定义的设定规范用于改变相应相机设定,对于每一种所述设定规范由相机拍摄所述多个特征,由相机从所拍摄的特征确定特征在图像平面中的图像位置,借助已知数学方法确定空间中的不同已知特征位置与相机图像平面中的对应图像位置之间的关系,由该关系对于选定的可变相机设定的所述设定规范中的每一种确定至少一个预规定数学校正模型的校正参数用于校正所述至少一种像差并且将具有所确定的校正参数的所述至少一个校正模型存储在相机中。
  • 一种基于卷积神经网络的无参考立体图像质量评价方法-201811104375.7
  • 周武杰;张爽爽;张宇来;邱薇薇;周扬;向坚 - 浙江科技学院
  • 2018-09-21 - 2019-10-29 - H04N17/00
  • 本发明公开了一种基于卷积神经网络的无参考立体图像质量评价方法,其利用卷积神经网络提取出失真立体图像的左视点图像和右视点图像各自的归一化图像的特征图;然后利用全卷积神经网络提取出两类特征图的联合特征图,并将联合特征图展平成一维向量作为特征向量;接着利用深度神经网络对用于训练的失真立体图像各自的主观评分及特征向量进行训练,得到全局最优的深度神经网络模型;最后利用全局最优的深度神经网络模型对用于测试的失真立体图像的特征向量进行测试,预测得到用于测试的失真立体图像的客观质量评价预测值;优点是其能够充分考虑到立体图像的多种特性对视觉质量的影响,从而能够有效地提高客观评价结果与双目主观感知之间的相关性。
  • 一种摄像模组新型测试chart-201920174624.3
  • 贾康康;王晓杰;骆淑君 - 横店集团东磁有限公司
  • 2019-01-31 - 2019-10-29 - H04N17/00
  • 本实用新型涉及摄像头解析度测试设备技术领域,具体涉及一种摄像模组新型测试chart,包括放置在玻璃板上的若干个折片以及方片,折片呈边长基本相等的L形,折片以及方片上均制作有两组测试线条,同组的测试线条为相互平行的直线段,同组的测试线条之间由测试间隔隔开,两组测试线条相互垂直,玻璃板上制作有若干个定位圆点,折片以及方片均位于玻璃板上,方片位于玻璃板中部,若干个折片分布在玻璃板四周。本实用新型的实质性效果是:通过在抓取框内放置折片或方片,使抓取框内仅存在横向或纵向的测试线条,能够使摄像模组的解析力测试区分横纵向,提高测试准确度,最终提高产品质量。
  • 一种视觉检测相机的安装结构-201920333294.8
  • 耿庆鑫;郑磊;黄延光 - 山东鹏翔智能设备有限公司
  • 2019-03-16 - 2019-10-29 - H04N17/00
  • 本实用新型公开了一种视觉检测相机的安装结构,包括顶板,所述顶板底部四角外壁均通过螺栓固定有支撑柱,且四个支撑柱底部外壁均通过螺纹固定有支撑块,每两个所述支撑柱相对一侧外壁均开有凹槽,且每个凹槽内壁均卡接有支撑棒,所述支撑棒的一侧外壁通过焊接有伸缩弹簧,且每两个伸缩弹簧相对一侧外壁均通过螺栓固定有同一个U型电动滑轨,所述U型电动滑轨顶部两侧外壁均通过螺栓固定有安装块,且两个安装块顶部外壁均通过螺栓固定有四个弹性条。本实用新型促进了整个检测过程拍摄角度的变换,提高了检测的效率和质量,大大促进了视觉检测相机的稳定性,促进了滑块滑动的连续性和稳定性,也降低了视觉检测相机的晃动效果。
  • 一种光学指纹模组镜头调焦简易装置-201920403523.9
  • 刘守航;陈侠然 - 华天慧创科技(西安)有限公司
  • 2019-03-28 - 2019-10-29 - H04N17/00
  • 本实用新型提供一种光学指纹模组镜头调焦简易装置,包括产品放置槽、可调节亮度均光板、高度调节手臂、测试线路板盛放盒;产品放置槽用于放置产品;可调节亮度均光板下方张贴有调焦所使用的解析力测试卡;高度调节手臂上竖直设置有若干个轨道,高度调节手臂通过轨道与产品放置槽滑动连接;高度调节手臂顶部与可调节亮度均光板固定连接;测试线路盛放盒中心为空腔结构,用于容纳产品放置槽及高度调节手臂。本实用新型提供的光学指纹模组镜头调焦简易装置,能够适用于调焦距离在27mm‑30.6mm范围内的调焦作业,以满足光学指纹模组镜头调焦清晰度的要求。且结构简单,安装方便快捷,易于操作,大大提高了光学指纹模组的生产效率。
  • 一种TOF摄像头检测装置-201920680723.9
  • 李久林;雷茜;钟汉龙;邓红华;徐翼;周俊;王润 - 深圳眼千里科技有限公司;江西眼千里智能科技有限公司
  • 2019-05-13 - 2019-10-29 - H04N17/00
  • 本实用新型公开了一种TOF摄像头检测装置,包括机体、检测机构以及工件载台驱动机构,机体上设有用于装载TOF摄像头的工件载台;检测机构包括图像采集板、采集摄像头以及积分球,图像采集板与积分球均安装在机体上;工件载台驱动机构用于带动工件载台运动至图像采集板的下方,以使工件载台上的TOF摄像头对图像采集板进行红外拍摄;采集摄像头用于采集图像采集板上的红外光点并发送采集信号给工件载台机构;工件载台驱动机构根据采集信号带动工件载台运动至积分球下方。本实用新型的TOF摄像头检测装置,其可对TOF摄像头的红外光功率进行检测。
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