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基于亮度分区的色调映射图像盲质量评价指标

DOI：10.1016/j.patcog.2019.01.010 期刊：Pattern Recognition 出版年份：2019 更新时间：2025-09-23 15:23:52
摘要： 色调映射算子（TMOs）旨在将高动态范围（HDR）图像转换为适用于常规设备显示的标准低动态范围（LDR）图像，近年来受到广泛关注。不同TMOs生成的色调映射图像质量差异显著，这取决于图像内容与参数设置。因此亟需能准确评估TMOs性能的质量指标?；诖硕?，本文提出一种基于亮度分区的色调映射图像盲质量评价方法。该方法基于人类视觉系统（HVS）对不同亮度区域具有差异化敏感性的特性：首先采用两个自适应阈值将图像划分为暗区、亮区和正常区；随后从不同亮度区域提取质量感知特征：1）从暗/亮区提取局部熵特征以衡量色调映射过程中过曝或欠曝导致的信息损失；2）从正常区提取局部色彩度特征评估色彩还原效果?？悸堑酵枷裰柿扛兄笔芟灾植渴д嬗肴种柿客嘶淖酆嫌跋?，还计算并融合全局对比度特征以提升评价性能。此外，为利用HVS的层次特性，所有特征均在多分辨率框架下计算。最终通过随机森林回归将提取的特征映射为客观质量评分。大量实验表明，在两个公开数据库上，该指标优于现有最先进评价方法。
作者： Pengfei Chen，Leida Li，Xinfeng Zhang，Shanshe Wang，Allen Tan
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研究概述 实验方案 设备清单

研究目的

开发一种针对色调映射图像的盲质量评价指标，通过利用亮度分区并从不同亮度区域提取质量感知特征，从而准确评估色调映射算子的性能。

研究成果

该提出的盲质量评价指标通过基于亮度分区并提取互补特征（局部熵表征信息损失、局部色彩丰富度评估色彩还原、全局对比度衡量整体失真），有效评估色调映射图像。大量实验表明，其在跨数据库的准确性和泛化性上优于现有最优指标。该指标为无参考HDR图像的色调映射算子优化提供了可靠工具，但在阈值选择和特征设计方面仍需改进以更好模拟人眼视觉系统。

研究不足

当直方图呈现偏态分布（例如大量像素值为0或255）时，亮度分割方法可能并非最优选择，因为中值Tmid会失效。熵特征虽然计算简单，但属于统计特性，在未考虑人类视觉系统(HVS)具体特性的情况下，可能无法充分反映人眼视觉特征。该方法依赖数据库学习，针对不同曝光条件可能需要更强的鲁棒性。

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