[发明专利]一种盲参考色调映射图像质量评价方法

摘要

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。

主权项

1.一种盲参考色调映射图像质量评价方法，其特征在于：包括以下步骤：(1)、令ITM表示待评价的色调映射图像，其宽度为W，高度为H；令LTM表示ITM的亮度分量图，其像素总个数为N＝W×H；(2)、将LTM中的像素值降序排列，得到一个维数为N×1的列向量P，取向量P的第MB个值作为高亮区域的阈值，记为TB；取向量P的第MD个值作为低亮区域的阈值，记为TD，MB和MD均取n个值，MB＝[MB1，MB2，...,MBn]，MD＝[MD1，MD2，...,MDn]；(3)、将LTM中大于TB的区域像素值置为1，其它区域像素值置为0，得到图像的高亮区域二值图像，记为RB，RB＝[RB1，RB2，...,RBn]；将LTM中小于TD的区域像素值置为1，其它区域像素值置为0，得到图像的低亮区域二值图像，记为RD，RD＝[RD1，RD2，...,RDn]；(4)、使用结构元A分别对图像RB和RD先进行开运算再进行闭运算，得到连通的高亮区域二值图像和低亮区域二值图像，分别记为R'B和R'D，R'B＝[R'B1，R'B2，...,R'Bn]，R'D＝[R'D1，R'D2，...,R'Dn]；(5)、计算LTM的信息熵，作为LTM的全局细节信息特征，记为EG；计算R'B和R'D的信息熵，作为LTM的局部细节信息特征，分别记为ELB和ELD，ELB＝[ELB1，ELB2，...,ELBn]，ELD＝[ELD1，ELD2，...,ELDn],将所有细节信息特征构成LTM的细节信息特征向量，记为fdetails，fdetails＝[EG,ELB,ELD]，其维数为2n+1；(6)、对LTM进行去均值和对比度归一化，得到MSCN系数，记为DL，利用广义高斯分布对DL进行直方图拟合，得到其拟合参数：均值μL、标准差峰度kL和偏度sL，并将μL、kL和sL作为亮度通道的自然度特征；(7)、提取ITM的黄色通道图像，记为YTM，对YTM进行处理，得到黄色通道的自然度特征；(8)、将步骤(6)中得到的亮度通道的自然度特征和步骤(7)中得到的黄色通道的自然度特征按序构成ITM的自然度特征向量，记为fnaturalness；(9)、将ITM从RGB空间转换到HSV颜色空间，提取它的饱和度分量图像和亮度分量图像，分别记为STM和VTM，对STM和VTM进行处理，得到ITM的美学特征，记为faesthetic；(10)、将以上步骤中得到的所有特征按序构成ITM的感知质量特征向量，记为F，表示为F＝[fdetails,fnaturalness,faesthetic]；(11)、将F作为输入量，实用随机森林技术，计算得到ITM的客观质量评价值。