[发明专利]一种基于局部特征的色调映射图像质量客观评价方法

说明书

本发明公开了一种基于局部特征的色调映射图像质量客观评价方法，其考虑了局部信息量特征和局部结构保持特征对色调映射的影响，提取出色调映射图像的局部特征矢量，然后利用支持向量回归对训练集中的所有色调映射图像的局部特征矢量进行训练，构造支持向量回归训练模型；在测试阶段，通过计算测试集中的色调映射图像的局部特征矢量，并根据构造的支持向量回归训练模型，预测得到测试集中的色调映射图像的客观质量评价预测值，由于获得的局部特征矢量具有较强的稳定性且能够较好地反映色调映射图像的质量变化情况，因此有效地提高了客观评价结果与主观感知之间的相关性。

技术领域

本发明涉及一种图像质量评价方法，尤其是涉及一种基于局部特征的色调映射图像质量客观评价方法。

背景技术

随着显示技术的快速发展，高动态范围图像(HDR)已越来越受到关注。高动态范围图像的层次丰富，可以达到远比普通图像更逼近现实的光影效果。然而，传统的显示设备只能支持低动态范围的显示输出。为了解决真实场景和传统的显示设备的动态范围不匹配的矛盾，目前提出了许多高动态范围图像的色调映射(Tone Mapping)算法。高动态范围图像的色调映射算法的目标是将高动态范围图像的亮度压缩到传统的显示设备可以接受的范围，同时尽可能保留原图的细节信息，并避免造成图像瑕疵。因此，如何准确、客观地评价不同色调映射方法的性能，对指导内容制作和后期处理具有十分重要的作用。

而对于色调映射图像质量评价而言，如果直接将现有的图像质量评价方法应用于色调映射图像，则由于色调映射图像只有高动态范围图像作为参考，因此会导致无法精确预测得到客观评价值。因此，如何在评价过程中有效地提取出视觉特征，使得客观评价结果更加感觉符合人类视觉系统，是在对色调映射图像进行客观质量评价过程中需要研究解决的问题。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是提供一种基于局部特征的色调映射图像质量客观评价方法，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。

本发明解决上述技术问题所采用的技术方案为：一种基于局部特征的色调映射图像质量客观评价方法，其特征在于包括以下步骤：

①选取N幅原始的自然图像构成训练图像集，记为{I_i,org|1≤i≤N}，其中，N≥1，1≤i≤N，I_i,org表示{I_i,org|1≤i≤N}中的第i幅图像，原始的自然图像的宽度为W，原始的自然图像的高度为H，W和H均能够被8整除；

②对{I_i,org|1≤i≤N}中的每幅图像进行非重叠的分子块处理；然后采用最小角回归方法，对{I_i,org|1≤i≤N}中的所有图像中的子块构成的集合进行字典训练操作，构造得到{I_i,org|1≤i≤N}的目标训练字典，记为D，D＝[d₁…d_k…d_K]；其中，D的维数为64×K，K表示设定的字典原子的个数，K≥1，符号“[]”为矢量表示符号，d₁、d_k和d_K的维数均为64×1，d₁表示D中的第1个字典原子，d_k表示D中的第k个字典原子，d_K表示D中的第K个字典原子，1≤k≤K；

③将一幅色调映射图像记为{I(x,y)}，其中，(x,y)表示{I(x,y)}中的像素点的坐标位置，1≤x≤W'，1≤y≤H'，W'表示{I(x,y)}的宽度，H'表示{I(x,y)}的高度，W'和H'均能够被8整除，I(x,y)表示{I(x,y)}中坐标位置为(x,y)的像素点的像素值；