一種色調(diào)映射圖像的質(zhì)量評(píng)價(jià)方法技術(shù)

本發(fā)明專利技術(shù)涉及一種對(duì)于色調(diào)映射圖像的質(zhì)量評(píng)價(jià)方法，其特點(diǎn)在于：利用顏色不變式的描述符去對(duì)顏色的失真情況從人類對(duì)色彩感知的方面進(jìn)行度量，顏色度量模型考慮了顏色的鏡面反射、陰影、光暈等。首先計(jì)算相對(duì)梯度特征圖去表征結(jié)構(gòu)信息；之后，提取出圖像的亮度值，由于由色調(diào)映射引起的圖像視覺質(zhì)量的下降比僅一種特定類型的失真更復(fù)雜，利用局部二值算子基于上述彩色特征圖準(zhǔn)確地測(cè)量結(jié)構(gòu)退化；進(jìn)一步使用歸一化直方圖來表征色調(diào)映射圖像的色彩特征；最后，支持向量回歸用于從提取的質(zhì)量感知特征預(yù)測(cè)感知質(zhì)量分?jǐn)?shù)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與最先進(jìn)的方法相比，該方法在預(yù)測(cè)色調(diào)映射圖像的視覺質(zhì)量方面表現(xiàn)了良好的有效性和優(yōu)越性。

【技術(shù)實(shí)現(xiàn)步驟摘要】
一種色調(diào)映射圖像的質(zhì)量評(píng)價(jià)方法
本專利技術(shù)設(shè)計(jì)了一種無參考色調(diào)映射圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法，屬于多媒體
，具體屬于數(shù)字圖像和數(shù)字視頻處理
，具體涉及一種色調(diào)映射圖像的質(zhì)量評(píng)價(jià)方法。
技術(shù)介紹
在圖像處理領(lǐng)域中成像技術(shù)的發(fā)展，高動(dòng)態(tài)范圍成像是用于在計(jì)算機(jī)圖形和電影攝影中實(shí)現(xiàn)比傳統(tǒng)數(shù)字圖像技術(shù)更大的曝光動(dòng)態(tài)范圍(即，更大的亮度差異)的技術(shù)。也就是說，與低動(dòng)態(tài)范圍圖像相比，高動(dòng)態(tài)范圍圖像中的像素值可以表示更寬范圍的顏色和亮度級(jí)別。然而，高動(dòng)態(tài)范圍圖像不能直接在標(biāo)準(zhǔn)監(jiān)視器上顯示，并且由于高動(dòng)態(tài)范圍顯示設(shè)備非常昂貴，它們的應(yīng)用在日常生活中受到限制。為了在傳統(tǒng)監(jiān)視器上呈現(xiàn)高動(dòng)態(tài)范圍圖像，需要使用色調(diào)映射操作將高動(dòng)態(tài)范圍圖像轉(zhuǎn)換為低動(dòng)態(tài)范圍圖像，這稱為色調(diào)映射技術(shù)。盡管可以在傳統(tǒng)的顯示設(shè)備上顯示對(duì)應(yīng)于高動(dòng)態(tài)范圍圖像的低動(dòng)態(tài)范圍圖像，但是由于動(dòng)態(tài)范圍被壓縮，色調(diào)映射操作的使用不可避免地導(dǎo)致關(guān)鍵信息的丟失和視覺質(zhì)量的降低。為了更好地可視化傳統(tǒng)顯示設(shè)備上與高動(dòng)態(tài)范圍圖像對(duì)應(yīng)的低動(dòng)態(tài)范圍圖像，文獻(xiàn)中報(bào)道了大量的色調(diào)映射操作。一般而言，與一般的色調(diào)映射操作相比，優(yōu)秀的色調(diào)映射操作轉(zhuǎn)換的低動(dòng)態(tài)范圍圖像可以保持更高的對(duì)比度，色彩，亮度和結(jié)構(gòu)。然而，迄今為止，沒有這樣的色調(diào)映射操作可以處理具有各種內(nèi)容的各種高動(dòng)態(tài)范圍圖像。因此，為了有效地比較色調(diào)映射操作并改進(jìn)色調(diào)映射技術(shù)，設(shè)計(jì)色調(diào)映射圖像的一般質(zhì)量評(píng)估模型是重要且有意義的。嚴(yán)格地說，為了比較色調(diào)映射操作的性能，一種可靠的方法是用人眼觀察低動(dòng)態(tài)范圍圖像。對(duì)于最了解的，主觀評(píng)估存在許多缺陷，例如，耗時(shí)，高成本等。因此，迫切需要設(shè)計(jì)一種自動(dòng)評(píng)估色調(diào)映射圖像視覺質(zhì)量的穩(wěn)健方法。在圖像質(zhì)量評(píng)估領(lǐng)域，根據(jù)參考圖像中使用的信息量，圖像質(zhì)量評(píng)估任務(wù)分為全參考，半?yún)⒖己蜔o參考。通常，在傳統(tǒng)的全參考圖像質(zhì)量評(píng)估度量中存在具有相同動(dòng)態(tài)范圍的兩個(gè)圖像(即，參考圖像和失真圖像)。然而，由于高動(dòng)態(tài)范圍圖像和低動(dòng)態(tài)范圍圖像之間的動(dòng)態(tài)范圍不同，傳統(tǒng)的度量不適合于色調(diào)映射圖像。到目前為止，僅提出了一些針對(duì)色調(diào)映射的全參考方法。Yeganeh等人。是基于結(jié)構(gòu)相似性指數(shù)(SSIM)及其變體(即多尺度SSIM)為高動(dòng)態(tài)范圍圖像提出色調(diào)映射圖像的全參考方法的先驅(qū)。在這項(xiàng)研究中，有兩個(gè)好處。首先，作者利用傳統(tǒng)方法評(píng)估了低動(dòng)態(tài)范圍圖像的視覺質(zhì)量；第二個(gè)是作者報(bào)告了一個(gè)包含15個(gè)高動(dòng)態(tài)范圍圖像和120個(gè)色調(diào)映射圖像的色調(diào)映射圖像數(shù)據(jù)庫(kù)。從那時(shí)起，開發(fā)了幾個(gè)針對(duì)色調(diào)映射圖像的圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)任務(wù)。例如，Ma等人。通過迭代算法提出了基于色調(diào)映射圖像的修改版本。Nafchi等。通過比較高動(dòng)態(tài)范圍圖像與對(duì)應(yīng)于低動(dòng)態(tài)范圍圖像之間的局部相位導(dǎo)出的地圖相似性，提出了一種全參考方法。為了全面考慮圖像屬性，作者通過設(shè)計(jì)一系列特征為色調(diào)映射圖像設(shè)計(jì)了一個(gè)完整的參考度量。總之，全參考方法需要一些原始高動(dòng)態(tài)范圍圖像的先驗(yàn)知識(shí)。然而，由于原始高動(dòng)態(tài)范圍圖像在諸如圖像處理系統(tǒng)的實(shí)際應(yīng)用中不可訪問，因此全參考圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)模型在應(yīng)用場(chǎng)景中受到限制。因此，無參考方法比全參考方法更適用。最近，對(duì)色調(diào)映射圖像的無參目質(zhì)量評(píng)估成為一個(gè)非常熱門的話題，并且進(jìn)行了幾項(xiàng)無參目圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)任務(wù)以客觀地評(píng)估低動(dòng)態(tài)范圍圖像的視覺質(zhì)量。在色調(diào)映射圖像中，色調(diào)映射操作引起的失真主要包括結(jié)構(gòu)退化，變暗/增亮區(qū)域和色彩褪色。傳統(tǒng)的無參圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法不適用于評(píng)估色調(diào)映射圖像的質(zhì)量。為了解決這個(gè)問題，顧等人。通過考慮色調(diào)映射圖像的信息量，統(tǒng)計(jì)自然度和結(jié)構(gòu)保真度，提出了一種名為B色調(diào)映射圖像的無參質(zhì)量評(píng)估度量。盡管Gu的方法獲得了更好的性能，但是在這項(xiàng)工作中存在一些缺點(diǎn)，例如僅考慮亮度分量而忽略了色彩再現(xiàn)。另外，由于特征表示的精度低，一些色調(diào)映射操作創(chuàng)建的局部暈圈被認(rèn)為是主要結(jié)構(gòu)信息的丟失。Kundu等人。通過考慮提取空間域NSS特征和梯度信息，開發(fā)了一種名為HIGRADE的無參圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法，并在ESPL-LIVE高動(dòng)態(tài)范圍圖像質(zhì)量數(shù)據(jù)庫(kù)中獲得了良好的結(jié)果。江等人。通過考慮色調(diào)映射圖像的三個(gè)特征，即自然度，最亮/最暗區(qū)域和美學(xué)，評(píng)估色調(diào)映射圖像的視覺質(zhì)量。岳等人。從結(jié)構(gòu)，色彩和自然度方面評(píng)估了色調(diào)映射圖像的視覺質(zhì)量。雖然作者全面考慮了色調(diào)映射圖像的屬性，但他們?nèi)匀缓雎粤松{(diào)映射過程中產(chǎn)生的空洞。值得注意的是，暈可以在色調(diào)映射圖像中產(chǎn)生假輪廓。請(qǐng)注意，幾乎所有無參考質(zhì)量評(píng)估指標(biāo)都不使用質(zhì)量感知功能來反映某些色調(diào)映射操作創(chuàng)建的特定工件(即光環(huán))。
技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路
本專利技術(shù)涉及一種對(duì)于色調(diào)映射圖像的質(zhì)量評(píng)價(jià)模型，其特點(diǎn)在于：利用顏色不變式的描述符去對(duì)顏色的失真情況從人類對(duì)色彩感知的方面進(jìn)行度量，顏色度量模型考慮了顏色的鏡面反射、陰影、光暈等，設(shè)計(jì)了一個(gè)從圖像的梯度信息和色彩信息考慮的具有魯棒性和有效性的無參考質(zhì)量評(píng)價(jià)模型。首先計(jì)算相對(duì)梯度特征圖去表征結(jié)構(gòu)信息，之后，提取出圖像的亮度值，由于由色調(diào)映射引起的圖像視覺質(zhì)量的下降比僅一種特定類型的失真更復(fù)雜，利用局部二值算子基于上述彩色特征圖準(zhǔn)確地測(cè)量結(jié)構(gòu)退化；進(jìn)一步使用歸一化直方圖來表征色調(diào)映射圖像的色彩特征；最后，支持向量回歸用于從提取的質(zhì)量感知特征預(yù)測(cè)感知質(zhì)量分?jǐn)?shù)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與最先進(jìn)的方法相比，該方法在預(yù)測(cè)色調(diào)映射圖像的視覺質(zhì)量方面表現(xiàn)了良好的有效性和優(yōu)越性。為了改善客觀評(píng)價(jià)結(jié)果受圖像失真類型及內(nèi)容的影響的不足，就色調(diào)映射圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)模型提出了一種新的方法。所用的視覺特征包含梯度方向和梯度信息特征、顏色特征。本專利技術(shù)各個(gè)部分的具體操作如下：提取各個(gè)方向的梯度信息特征：提取梯度信息特征。梯度信息特征可被定義為：其中I表示色調(diào)映射圖像，表示乘法，gd，d∈{x，y}，代表高斯濾波方向，d∈{x，y}代表水平和豎直方向。其中σ代表方差，x，y代表像素點(diǎn)的值。隨后，計(jì)算梯度方向Go：由于圖像的失真通常會(huì)導(dǎo)局部的結(jié)構(gòu)和局部的方向發(fā)生改變，因此，計(jì)算相對(duì)梯度方向：其中局部均值梯度的定義如下：其中{S(h，w)|h＝-H，...，H；w＝-W，...W}代表高斯濾波器的窗口大小。同樣的，相關(guān)性梯度方向ΔGo計(jì)算如下ΔGo(i，j)＝Go-Go′(7)其中G′o＝arctan(Iy(i，j)/Ix(i，j)′)之后計(jì)算直方圖：v(h)＝∑t(h(t)-h′)(8)其中h′表示直方圖的均值，之后就能得到每個(gè)顏色域的4維梯度特征。提取對(duì)立色彩空間統(tǒng)計(jì)特征。CLBP代表顏色局部二值化，首先從RGCB三通道中獲取4個(gè)顏色的不變算子。需要對(duì)當(dāng)前的色彩圖片進(jìn)行額外的特征提取。為了達(dá)到這個(gè)目的，首先對(duì)飽和度x1,定義如下：第二個(gè)顏色特征色調(diào)x2計(jì)算如下：其中和第三個(gè)顏色特征叫做對(duì)立角，對(duì)立角度x3的定義如下：其中表示高斯分布。高斯函數(shù)的參數(shù)σ?guī)胫蟮墓饺缦拢憾x和和值得注意的是，R'，G'和B'是彩色圖本文檔來自技高網(wǎng)...

【技術(shù)保護(hù)點(diǎn)】
1.一種色調(diào)映射圖像的質(zhì)量評(píng)價(jià)方法，其特征在于：提取包括以下幾個(gè)步驟：/nA.采用統(tǒng)計(jì)模型提取色調(diào)映射圖像中梯度信息，利用相關(guān)的梯度信息得到色調(diào)映射圖像的結(jié)構(gòu)信息的失真情況；/nB.提取顏色特征，對(duì)顏色特征進(jìn)行相關(guān)計(jì)算，得到顏色退化情況；/nC.采用支持向量回歸作為映射函數(shù)將圖像感知特征映射至主觀分?jǐn)?shù)。/n

【技術(shù)特征摘要】
1.一種色調(diào)映射圖像的質(zhì)量評(píng)價(jià)方法，其特征在于：提取包括以下幾個(gè)步驟：
A.采用統(tǒng)計(jì)模型提取色調(diào)映射圖像中梯度信息，利用相關(guān)的梯度信息得到色調(diào)映射圖像的結(jié)構(gòu)信息的失真情況；
B.提取顏色特征，對(duì)顏色特征進(jìn)行相關(guān)計(jì)算，得到顏色退化情況；
C.采用支持向量回歸作為映射函數(shù)將圖像感知特征映射至主觀分?jǐn)?shù)。


2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種色調(diào)映射圖像的質(zhì)量評(píng)價(jià)方法，其特征在于：其包括視覺特征，所包含的視覺特征包括：梯度信息特征、顏色失真特征。


3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種色調(diào)映射圖像的質(zhì)量評(píng)價(jià)方法，其特征在于：所述視覺特征包含全局特征、色彩特征、梯度特征。


4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的一種色調(diào)映射圖像的質(zhì)量評(píng)價(jià)方法，其特征在于：對(duì)于色彩特征處理，其具體步驟是：
A.提取梯度信息特征：梯度信息特征被定義為：



其中I表示色調(diào)映射圖像，表示乘法，gd，d∈{x，y}，代表高斯濾波方向，d∈{x，y}代表水平和豎直方向；



其中σ代表方差，x，y代表像素點(diǎn)的值；
隨后，計(jì)算梯度方向Go：



由于圖像的失真會(huì)導(dǎo)致局部的結(jié)構(gòu)和局部的方向發(fā)生改變，因此，計(jì)算相對(duì)梯度方向：



其中局部均值梯度的定義如下：






其中{S(h，w)|h＝-H，...，H；w＝-W，...W}代表高斯濾波器的窗口大小；
同樣的，相關(guān)性梯度方向ΔGo計(jì)算如下
ΔGo(i，j)＝Go-Go′(7)
其中G′o＝arctan(Iy(i，j)/Ix(i，j)′)
之后，計(jì)算直方圖：
v(h)＝∑t(h(t)-h′)(8)
其中h′表示直方圖的均值，之后能得到每個(gè)顏色域的4維梯度特征；



B.提取對(duì)立色彩空間統(tǒng)計(jì)特征：
CLBP代表顏色局部二值化，首先從RGCB三通道中獲取4個(gè)顏色的不變算子；需要對(duì)當(dāng)前的色彩圖片進(jìn)行額外的特征提取，首先對(duì)飽和度x1,定義如下：



第二個(gè)顏色特征色調(diào)x2計(jì)算如下：



其中和
第三個(gè)顏色特征叫做對(duì)立角，對(duì)立角度x3的定義如下：



其中表示高斯分布，高斯函數(shù)的參數(shù)σ?guī)胫蟮墓饺缦拢?br>


定義和和R'，G'和B'是彩色圖像中R，G和B的一階高斯導(dǎo)數(shù)...

【專利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：方玉明，樂晨陽(yáng)，左一帆，杜人鋼，溫文媖，
申請(qǐng)(專利權(quán))人：方玉明，
類型：發(fā)明
國(guó)別省市：江西;36