[发明专利]一种盲参考色调映射图像质量评价方法

说明书

本发明公开了一种盲参考色调映射图像客观质量评价方法，首先，提取色调映射图像的高亮区域和低亮区域，将这些局部区域的细节信息量与全局区域的细节信息量相结合对色调映射导致的细节信息失真进行度量；然后，使用色调映射图像亮度通道和黄色通道的自然场景统计特征分别对其亮度和色彩的自然度失真进行衡量；接着，从美学的角度对色调映射图像提取亮度和色彩特征；最后，使用随机森林对所有特征进行回归，预测图像质量，从而实现了盲参考的色调映射图像的客观质量评价，评价效果明显提高，与人眼视觉感知具有更好的一致性。

技术领域

本发明涉及图像质量评价技术领域，尤其是涉及一种盲参考色调映射图像质量评价方法。

背景技术

通常来说，人类视觉系统在同一场景下能接受的亮度动态范围可达6个数量级，而传统的低动态范围图像所能表示的动态范围不超过3个数量级，无法给人眼呈现自然场景的真实感受，为此，人们推动了高动态范围图像的发展。高动态范围图像比低动态范围图像有更广的动态范围，其表现的层次更加丰富，场景中高亮度区域和低亮度区域的细节信息都能很好的保留下来，但是专用的高动态范围显示设备研制过程复杂、成本较高而难以普及，低动态范围常规显示设备的应用更为广泛。为了在常规显示设备上显示高动态范围图像，需要先采用色调映射技术将高动态范围图像映射到低动态范围显示器的显示范围，同时尽可能高质量地保留原高动态范围图像的信息，否则，会使原本丰富的图像亮度信息丢失，导致视觉效果较差，细节不明显，无法准确地获取图像信息。为了改进色调映射算法以及高动态范围成像技术，色调映射图像质量评价具有重要的研究意义。

最初的色调映射图像评价大多都依赖于人类视觉主观评判，尽管主观测试的结果比较接近于我们人眼的感知，可以提供较为准确的参考，但是它费时费力，需要昂贵的高动态范围显示器和专业的测试人员多次重复实验，并且人为的一些不确定因素很容易导致评价的误差。因此，客观色调映射图像质量评价方法更具有实用性。

传统的低动态范围图像客观质量评价方法已经日趋成熟，但它们并不适用于色调映射图像质量评价。在传统的全参考图像质量评价方法中，参考图像和失真图像的动态范围是一致的，而高动态范围图像和它的色调映射图像的动态范围差异太大，直接使用低动态范围图像的全参考评价方法会导致效果很差，需要针对色调映射图像设计相应的全参考质量评价方法。Wang等人将改进的MS-SSIM算法与自然场景统计特性相结合，提出了TMQI算法，该方法提取了动态范围差异较小的特征，考虑了色调映射图像的自然度，因此效果相比传统方法有所提升，但是它没有考虑色调映射图像的颜色失真。Hossein等人将高动态范围图像的RGB三个通道的动态范围分别进行压缩，再使用改进的FSIM模型对每个通道的图像进行评价，提出了FSITM算法，其优点在于对高动态范围图像的预处理缩小了动态范围的差异，也考虑了颜色信息，其缺点在于压缩导致的失真以及未考虑的图像自然度。

全参考图像评价方法的局限性就在于参考图像和失真图像的动态范围差异太大，很难提取出处于同一动态范围的特征用于相似度的衡量，并且也存在很难得到原始高动态范围图像的情况。而盲参考质量评价方法局限性更小，实用性更强，不同于传统的低动态范围图像失真，盲参考质量评价方法的色调映射图像失真通常不会出现模糊、块效应等类型的失真，而它主要表现为细节信息丢失以及图像不自然等失真。因此，直接使用传统的盲参考方法也不能准确地衡量出图像的失真程度。基于此，Gu等人从色调映射图像的信息量、自然度以及结构三个方面进行考虑提出了BTMQI算法，该方法基于高动态范围图像的特性对色调映射图像应具备的特性进行定义，取得了很好的效果，但是它忽略了颜色失真。

基于上述分析，盲参考色调映射图像质量评价方法更具有研究价值，而已有的方法太少且考虑的不全面，其主观一致性也有待提升。因此，需要研究一种方法，在没有高动态范围图像的情况下，针对色调映射图像特有的失真进行特征的提取，对其质量进行更准确的评价。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是提供一种盲参考色调映射图像质量评价方法，其能够有效地提高客观评价结果与主观感知之间的相关性，对盲参考色调映射图像的质量进行更准确的评价。