基于亮度分区的色调映射图像盲质量评价指标

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。基于此动机，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。考虑到图像质量感知同时受显著局部失真与全局质量退化的综合影响，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。