[发明专利]一种基于曝光情况分析的色阶映射图像质量评价方法

摘要

本发明公开了一种基于曝光情况分析的色阶映射图像质量评价方法，其采用了预曝光的方式对高动态范围图像中各区域的曝光属性进行了探索，并将高动态范围图像划分为易曝光过度区域、易曝光不足区域以及易正常曝光区域，在不同区域提取不同的质量特征，这样可使得后续的质量特征提取更有针对性；其虑到色阶映射图像与传统图像中失真形态的差异，在曝光区域分割的基础上，在色阶映射图像中提取曝光异常率、曝光不足残差能量、曝光过度残差能量以及曝光色彩指数这些图像特征，能够更准确的反映出色阶映射图像的质量下降程度；从曝光区域分割和质量特征提取两个角度出发，有效提高了得到的客观评价结果与人眼主观感知之间的相关性。

主权项

1.一种基于曝光情况分析的色阶映射图像质量评价方法，其特征在于包括以下步骤：①令SHDR表示未经处理的宽度为W且高度为H的高动态范围图像，令STM表示SHDR经过色阶映射算子处理后所生成的色阶映射图像，并将STM作为待评价的色阶映射图像；②对SHDR的亮度分量进行不同程度的预曝光处理，生成SHDR的亮度分量的曝光过度图像和曝光不足图像，对应记为EIover和EIunder；③将EI_over划分为个互不重叠的尺寸大小为2^u×2^v的图像块；然后从EI_over中的所有图像块中找出曝光过度块；接着将EI_over中的所有曝光过度块构成曝光过度区域，记为其中，符号为向下取整运算符号，u和v取区间[2,5]内的相同的整数；同样，将EI_under划分为个互不重叠的尺寸大小为2^u×2^v的图像块；然后从EI_under中的所有图像块中找出曝光不足块；接着将EI_under中的所有曝光不足块构成曝光不足区域，记为④将S_HDR划分为个互不重叠的尺寸大小为2^u×2^v的图像块；然后根据以及将S_HDR划分为易曝光过度区域、易曝光不足区域以及易曝光正常区域，对应记为R_over、R_under以及R_normal；⑤将S_TM划分为个互不重叠的尺寸大小为2^u×2^v的图像块；然后将S_TM中与R_over相对应的区域作为色阶映射易曝光过度区域，并记为R₁；并将S_TM中与R_under相对应的区域作为色阶映射易曝光不足区域，并记为R₂；将S_TM中与R_normal相对应的区域作为色阶映射易曝光正常区域，并记为R₃；⑥判断R₁中的每个图像块是否出现曝光过度现象，如果出现曝光过度现象，则将该图像块判定为色阶映射曝光过度块；然后统计R₁中的色阶映射曝光过度块的总个数，记为同样，判断R₂中的每个图像块是否出现曝光不足现象，如果出现曝光不足现象，则将该图像块判定为色阶映射曝光不足块；然后统计R₂中的色阶映射曝光不足块的总个数，记为⑦根据和计算S_TM的曝光异常率，记为η_abnormal，其中，表示R₁中的图像块的总个数，表示R₂中的图像块的总个数；⑧计算R₁的曝光过度残差能量，记为E₁，并计算R₂的曝光不足残差能量，记为E₂，其中，μ_1,n表示S_TM的亮度分量中与R₁中的第n个图像块对应的区域中的所有像素点的像素值的均值，μ_2,n'表示S_TM的亮度分量中与R₂中的第n'个图像块对应的区域中的所有像素点的像素值的均值，为极端曝光过度亮度值，为极端曝光不足亮度值，⑨将R₃从RGB色彩空间转换至opponent color space，记为R₃'；然后计算R₃'中的所有像素点的红绿通道的分量值的均值和方差，对应记为μ_rg和σ_rg；并计算R₃'中的所有像素点的黄蓝通道的分量值的均值和方差，对应记为μ_yb和σ_yb；再计算R₃'的曝光色彩指数，记为C₃，其中，ω_c表示色彩均值权重；⑩获取S_TM的特征向量，记为其中，符号“[]”为向量表示符号；选取n_test幅高动态范围图像；然后利用不同的色阶映射算子对选取的每幅高动态范围图像进行色阶映射处理，共生成N_test幅色阶映射图像，将这N_test幅色阶映射图像的集合作为训练图像集，记为D_test；接着利用主观质量评价方法评价出D_test中的每幅色阶映射图像的平均主观评分差值，将D_test中的第m幅色阶映射图像的平均主观评分差值记为DMOS_m；再按照步骤①至步骤⑩的过程，以相同的方式获得D_test中的每幅色阶映射图像的特征向量，将D_test中的第m幅色阶映射图像的特征向量记为其中，n_test＞1，1≤m≤N_test，1≤DMOS_m≤100；采用支持向量回归对D_test中的所有色阶映射图像各自的平均主观评分差值以及特征向量进行训练，使得经过训练得到的回归函数值与平均主观评分差值之间的误差最小，拟合得到最优权值矢量V_best和最优偏置项b_best；之后利用V_best和b_best构造得到支持向量回归训练模型；再根据支持向量回归训练模型，对进行测试，预测得到S_TM的客观质量评价预测值，记为Q，Q＝f(X_dis)，其中，Q是X_dis的函数，f()为函数表示形式，X_dis为输入，X_dis用于代表(V_best)^T为V_best的转置，为X_dis的线性函数。