CN110717892B - 一种色调映射图像质量评价方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种色调映射图像质量评价方法，其在训练阶段，考虑了亮区域特征和暗区域特征对色调映射的影响，提取出色调映射图像的亮暗区域特征矢量，同时提取出色调映射图像的区域对比度特征矢量，再构成全局特征矢量，然后利用支持向量回归对训练图像集中的所有色调映射图像的全局特征矢量进行训练，构造质量预测模型；在测试阶段，通过计算用作测试的色调映射图像的全局特征矢量，并根据训练阶段构造的质量预测模型，预测得到该色调映射图像的客观质量预测值，由于获得的全局特征矢量信息具有较强的稳定性，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。

Description

一种色调映射图像质量评价方法
技术领域
本发明涉及一种图像质量评价方法，尤其是涉及一种色调映射图像质量评价方法。
背景技术
随着显示技术的快速发展，高动态范围(HDR)图像已越来越受到关注。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***，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色调映射图像质量评价方法，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：一种色调映射图像质量评价方法，其特征在于包括训练阶段和测试阶段两个过程；
所述的训练阶段过程的具体步骤为：
①_1、选取N幅宽度为W且高度为H的色调映射图像构成训练图像集，将训练图像集中的第k幅色调映射图像记为
Figure BDA0002205963670000021
其中，N为正整数，N＞1，k为正整数，k的初始值为1，1≤k≤N；
①_2、对训练图像集中的每幅色调映射图像进行区域划分，分成亮区域、暗区域和正常区域，将
Figure BDA0002205963670000022
的亮区域、暗区域和正常区域对应记为
Figure BDA0002205963670000023
和
Figure BDA0002205963670000024
①_3、根据训练图像集中的每幅色调映射图像的亮区域和暗区域，计算训练图像集中的每幅色调映射图像的亮暗区域特征矢量，将
Figure BDA0002205963670000025
的亮暗区域特征矢量记为
Figure BDA0002205963670000026
并根据训练图像集中的每幅色调映射图像的亮区域、暗区域和正常区域，计算训练图像集中的每幅色调映射图像的区域对比度特征矢量，将
Figure BDA0002205963670000027
的区域对比度特征矢量记为
Figure BDA0002205963670000028
其中，
Figure BDA0002205963670000029
的维数为3×1，
Figure BDA00022059636700000210
的维数为8×1；
①_4、将训练图像集中的每幅色调映射图像的亮暗区域特征矢量和区域对比度特征矢量构成全局特征矢量，将
Figure BDA00022059636700000211
的全局特征矢量记为Fk，
Figure BDA00022059636700000212
其中，Fk的维数为11×1，符号“[]”为矢量表示符号，
Figure BDA00022059636700000213
表示将
Figure BDA00022059636700000214
和
Figure BDA00022059636700000215
连接起来形成一个矢量；
①_5、将训练图像集中的所有色调映射图像的全局特征矢量和平均主观评分差值构成训练样本数据集合，训练样本数据集合中包含N个全局特征矢量和N个平均主观评分差值；然后采用支持向量回归作为机器学***均主观评分差值之间的误差最小，拟合得到最优的权重矢量
Figure BDA00022059636700000216
和最优的偏置项
Figure BDA00022059636700000217
接着利用最优的权重矢量
Figure BDA00022059636700000218
和最优的偏置项
Figure BDA00022059636700000219
构造质量预测模型，记为
Figure BDA00022059636700000220
Figure BDA00022059636700000221
其中，
Figure BDA00022059636700000222
为函数表示形式，F用于表示色调映射图像的全局特征矢量，且作为质量预测模型的输入矢量，
Figure BDA00022059636700000223
为
Figure BDA00022059636700000224
的转置，
Figure BDA00022059636700000225
为F的线性函数；
所述的测试阶段过程的具体步骤为：
②对于任意一幅用作测试的色调映射图像Itest，按照步骤①_2至步骤①_4相同的操作，获取Itest的全局特征矢量，记为Ftest；然后根据训练阶段构造的质量预测模型对Ftest进行测试，预测得到Ftest对应的预测值，将该预测值作为Itest的客观质量预测值，记为Qtest，
Figure BDA0002205963670000031
其中，Itest的宽度为W'且高度为H'，Ftest的维数为11×1，
Figure BDA0002205963670000032
表示Ftest的线性函数。
所述的步骤①_2中的
Figure BDA0002205963670000033
和
Figure BDA0002205963670000034
的获取过程为：
①_2a、将
Figure BDA0002205963670000035
在RGB颜色空间的R分量、G分量、B分量对应记为
Figure BDA0002205963670000036
Figure BDA0002205963670000037
然后计算
Figure BDA0002205963670000038
的暗通道图像，记为
Figure BDA0002205963670000039
将
Figure BDA00022059636700000310
中坐标位置为(x,y)的像素点的像素值记为
Figure BDA00022059636700000311
Figure BDA00022059636700000312
其中，1≤x≤W，1≤y≤H，min()为取最小值函数，Cx,y表示以坐标位置为(x,y)的像素点为中心的3×3邻域范围内的所有像素点的坐标位置构成的集合，(x1,y1)为Cx,y中的任意一个坐标位置，
Figure BDA00022059636700000313
表示
Figure BDA00022059636700000314
中坐标位置为(x1,y1)的像素点的像素值，
Figure BDA00022059636700000315
表示
Figure BDA00022059636700000316
中坐标位置为(x1,y1)的像素点的像素值，
Figure BDA00022059636700000317
表示
Figure BDA00022059636700000318
中坐标位置为(x1,y1)的像素点的像素值；
①_2b、计算
Figure BDA00022059636700000319
的灰度直方图分布，记为{hk(j)|1≤j≤256}；然后将{hk(j)|1≤j≤256}中所有直方图值不为零的节点中坐标最小的节点坐标记为Xmin，将{hk(j)|1≤j≤256}中所有直方图值不为零的节点中坐标最大的节点坐标记为Xmax，将
Figure BDA00022059636700000320
中像素值属于[Xmin,Xmid]范围内的所有像素点的像素值构成的集合记为Ω1，将
Figure BDA00022059636700000321
中像素值属于(Xmid,Xmax]范围内的所有像素点的像素值构成的集合记为Ω2；其中，j为正整数，1≤j≤256，hk(j)表示{hk(j)|1≤j≤256}中坐标为j的节点的直方图值，
Figure BDA0002205963670000041
符号
Figure BDA0002205963670000042
为向下取整操作符号；
①_2c、通过最大化Ω1的类间方差，获得第一阈值，记为X1 *，
Figure BDA0002205963670000043
并通过最大化Ω2的类间方差，获得第二阈值，记为X2 *，
Figure BDA0002205963670000044
其中，
Figure BDA0002205963670000045
表示求取使得
Figure BDA0002205963670000046
的值最大时的X1的值，X1为Ω1中的任意一个像素值，Pf(X1)表示Ω1中属于[Xmin,X1)范围内的所有像素值的概率密度函数，μf(X1)表示Ω1中属于[Xmin,X1)范围内的所有像素值的均值，σf(X1)表示Ω1中属于[Xmin,X1)范围内的所有像素值的标准差，μb(X1)表示Ω1中属于[X1,Xmid]范围内的所有像素值的均值，σb(X1)表示Ω1中属于[X1,Xmid]范围内的所有像素值的标准差，
Figure BDA0002205963670000047
表示求取使得
Figure BDA0002205963670000048
的值最大时的X2的值，X2为Ω2中的任意一个像素值，Pf(X2)表示Ω2中属于[Xmid,X2)范围内的所有像素值的概率密度函数，μf(X2)表示Ω2中属于[Xmid,X2)范围内的所有像素值的均值，σf(X2)表示Ω2中属于[Xmid,X2)范围内的所有像素值的标准差，μb(X2)表示Ω2中属于[X2,Xmax]范围内的所有像素值的均值，σb(X2)表示Ω2中属于[X2,Xmax]范围内的所有像素值的标准差；
①_2d、将
Figure BDA0002205963670000051
中像素值属于(X2 *,Xmax]范围内的所有像素点构成的区域确定为亮区域
Figure BDA0002205963670000052
将
Figure BDA0002205963670000053
中像素值属于[Xmin,X1 *)范围内的所有像素点构成的区域确定为暗区域
Figure BDA0002205963670000054
将
Figure BDA0002205963670000055
中像素值属于[X1 *,X2 *]范围内的所有像素点构成的区域确定为正常区域
Figure BDA0002205963670000056
所述的步骤①_3中的
Figure BDA0002205963670000057
的获取过程为：
①_3a1、将
Figure BDA0002205963670000058
从RGB颜色空间转化为CIELAB颜色空间，
Figure BDA0002205963670000059
在CIELAB颜色空间的三个分量分别为亮度分量、第一色度分量和第二色度分量；
①_3b1、将
Figure BDA00022059636700000510
划分成M个互不重叠的尺寸大小为8×8的子块，如果
Figure BDA00022059636700000511
不能被尺寸大小为8×8的子块均分，则将多余的像素点去除；然后将
Figure BDA00022059636700000512
中的每个子块中的所有像素点的亮度分量组成一个维数为8×8的矩阵，将
Figure BDA00022059636700000513
中的第t个子块中的所有像素点的亮度分量组成的维数为8×8的矩阵记为zt；其中，M为正整数，M＞1，t为正整数，t的初始值为1，1≤t≤M；
①_3c1、对
Figure BDA00022059636700000514
中的每个子块中的所有像素点的亮度分量组成的维数为8×8的矩阵进行二维离散余弦变换，得到对应的离散余弦变换系数矩阵，将zt对应的离散余弦变换系数矩阵记为Zt；然后计算
Figure BDA00022059636700000515
中的每个子块对应的离散余弦变换系数矩阵中的所有高频系数与所有中频系数的和，将Zt中的所有高频系数与所有中频系数的和记为St；其中，Zt的维数为8×8；
①_3d1、计算
Figure BDA00022059636700000516
的特征，记为
Figure BDA00022059636700000517
Figure BDA00022059636700000518
①_3e1、计算
Figure BDA00022059636700000519
中的所有像素点的亮度分量的均值和标准差，对应记为
Figure BDA00022059636700000520
和
Figure BDA00022059636700000521
①_3f1、将
Figure BDA00022059636700000522
和
Figure BDA00022059636700000523
按序排列构成的矢量作为
Figure BDA00022059636700000524
Figure BDA0002205963670000061
其中，符号“[]”为矢量表示符号，
Figure BDA0002205963670000062
表示将
Figure BDA0002205963670000063
和
Figure BDA0002205963670000064
连接起来形成一个矢量。
所述的步骤①_3中的
Figure BDA0002205963670000065
的获取过程为：
①_3a2、将
Figure BDA0002205963670000066
从RGB颜色空间转化为CIELAB颜色空间，
Figure BDA0002205963670000067
在CIELAB颜色空间的三个分量分别为亮度分量、第一色度分量和第二色度分量；
①_3b2、计算
Figure BDA0002205963670000068
中的所有像素点的亮度分量和
Figure BDA0002205963670000069
中的所有像素点的亮度分量的第一区域对比度，记为
Figure BDA00022059636700000610
Figure BDA00022059636700000611
并计算
Figure BDA00022059636700000612
中的所有像素点的亮度分量和
Figure BDA00022059636700000613
中的所有像素点的亮度分量的第二区域对比度，记为
Figure BDA00022059636700000614
Figure BDA00022059636700000615
其中，符号“||”为取绝对值符号，
Figure BDA00022059636700000616
表示
Figure BDA00022059636700000617
中的所有像素点的亮度分量的均值，
Figure BDA00022059636700000618
表示
Figure BDA00022059636700000619
中的所有像素点的亮度分量的标准差，
Figure BDA00022059636700000620
表示
Figure BDA00022059636700000621
中的所有像素点的亮度分量的均值，
Figure BDA00022059636700000622
表示
Figure BDA00022059636700000623
中的所有像素点的亮度分量的标准差，ξ为控制参数；
①_3c2、计算
Figure BDA00022059636700000624
中的所有像素点的亮度分量和
Figure BDA00022059636700000625
中的所有像素点的亮度分量的第一区域对比度，记为
Figure BDA00022059636700000626
Figure BDA00022059636700000627
并计算
Figure BDA00022059636700000628
中的所有像素点的亮度分量和
Figure BDA00022059636700000629
中的所有像素点的亮度分量的第二区域对比度，记为
Figure BDA00022059636700000630
Figure BDA00022059636700000631
其中，
Figure BDA00022059636700000632
表示
Figure BDA00022059636700000633
中的所有像素点的亮度分量的均值，
Figure BDA00022059636700000634
表示
Figure BDA00022059636700000635
中的所有像素点的亮度分量的标准差；
①_3d2、计算
Figure BDA00022059636700000636
中的所有像素点的第一色度分量和
Figure BDA00022059636700000637
中的所有像素点的第一色度分量的第一区域对比度，记为
Figure BDA0002205963670000071
Figure BDA0002205963670000072
并计算
Figure BDA0002205963670000073
中的所有像素点的第一色度分量和
Figure BDA0002205963670000074
中的所有像素点的第一色度分量的第二区域对比度，记为
Figure BDA0002205963670000075
Figure BDA0002205963670000076
其中，
Figure BDA0002205963670000077
表示
Figure BDA0002205963670000078
中的所有像素点的第一色度分量的均值，
Figure BDA0002205963670000079
表示
Figure BDA00022059636700000710
中的所有像素点的第一色度分量的标准差，
Figure BDA00022059636700000711
表示
Figure BDA00022059636700000712
中的所有像素点的第一色度分量的均值，
Figure BDA00022059636700000713
表示
Figure BDA00022059636700000714
中的所有像素点的第一色度分量的标准差；
①_3e2、计算
Figure BDA00022059636700000715
中的所有像素点的第一色度分量和
Figure BDA00022059636700000716
中的所有像素点的第一色度分量的第一区域对比度，记为
Figure BDA00022059636700000717
Figure BDA00022059636700000718
并计算
Figure BDA00022059636700000719
中的所有像素点的第一色度分量和
Figure BDA00022059636700000720
中的所有像素点的第一色度分量的第二区域对比度，记为
Figure BDA00022059636700000721
Figure BDA00022059636700000722
其中，
Figure BDA00022059636700000723
表示
Figure BDA00022059636700000724
中的所有像素点的第一色度分量的均值，
Figure BDA00022059636700000725
表示
Figure BDA00022059636700000726
中的所有像素点的第一色度分量的标准差；
①_3f2、将
Figure BDA00022059636700000727
按序排列构成的矢量作为
Figure BDA00022059636700000728
Figure BDA00022059636700000729
其中，符号“[]”为矢量表示符号，
Figure BDA00022059636700000730
表示将
Figure BDA00022059636700000731
Figure BDA00022059636700000732
和
Figure BDA00022059636700000733
连接起来形成一个矢量。
与现有技术相比，本发明的优点在于：
本发明方法考虑了亮区域特征和暗区域特征对色调映射的影响，提取出色调映射图像的亮暗区域特征矢量，同时提取出色调映射图像的区域对比度特征矢量，再构成全局特征矢量，然后利用支持向量回归对训练图像集中的所有色调映射图像的全局特征矢量进行训练，构造质量预测模型；在测试阶段，通过计算用作测试的色调映射图像的全局特征矢量，并根据训练阶段构造的质量预测模型，预测得到该色调映射图像的客观质量预测值，由于获得的全局特征矢量信息具有较强的稳定性，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。
附图说明
图1为本发明方法的总体实现框图。
具体实施方式
以下结合附图实施例对本发明作进一步详细描述。
本发明提出的一种色调映射图像质量评价方法，其总体实现框图如图1所示，其包括训练阶段和测试阶段两个过程；
所述的训练阶段过程的具体步骤为：
①_1、选取N幅宽度为W且高度为H的色调映射图像构成训练图像集，将训练图像集中的第k幅色调映射图像记为
Figure BDA00022059636700000814
其中，N为正整数，N＞1，如取N＝1000，k为正整数，k的初始值为1，1≤k≤N。
①_2、对训练图像集中的每幅色调映射图像进行区域划分，分成亮区域、暗区域和正常区域，将
Figure BDA0002205963670000081
的亮区域、暗区域和正常区域对应记为
Figure BDA0002205963670000082
和
Figure BDA0002205963670000083
在此具体实施例中，步骤①_2中的
Figure BDA0002205963670000084
和
Figure BDA0002205963670000085
的获取过程为：
①_2a、将
Figure BDA0002205963670000086
在RGB颜色空间的R分量、G分量、B分量对应记为
Figure BDA0002205963670000087
Figure BDA0002205963670000088
然后计算
Figure BDA0002205963670000089
的暗通道图像，记为
Figure BDA00022059636700000810
将
Figure BDA00022059636700000811
中坐标位置为(x,y)的像素点的像素值记为
Figure BDA00022059636700000812
Figure BDA00022059636700000813
其中，1≤x≤W，1≤y≤H，min()为取最小值函数，Cx,y表示以坐标位置为(x,y)的像素点为中心的3×3邻域范围内的所有像素点的坐标位置构成的集合，(x1,y1)为Cx,y中的任意一个坐标位置，
Figure BDA0002205963670000091
表示
Figure BDA0002205963670000092
中坐标位置为(x1,y1)的像素点的像素值，
Figure BDA0002205963670000093
表示
Figure BDA0002205963670000094
中坐标位置为(x1,y1)的像素点的像素值，
Figure BDA0002205963670000095
表示
Figure BDA0002205963670000096
中坐标位置为(x1,y1)的像素点的像素值。
①_2b、计算
Figure BDA0002205963670000097
的灰度直方图分布，记为{hk(j)|1≤j≤256}；然后将{hk(j)|1≤j≤256}中所有直方图值不为零的节点中坐标最小的节点坐标记为Xmin，将{hk(j)|1≤j≤256}中所有直方图值不为零的节点中坐标最大的节点坐标记为Xmax，将
Figure BDA0002205963670000098
中像素值属于[Xmin,Xmid]范围内的所有像素点的像素值构成的集合记为Ω1，将
Figure BDA0002205963670000099
中像素值属于(Xmid,Xmax]范围内的所有像素点的像素值构成的集合记为Ω2；其中，j为正整数，1≤j≤256，hk(j)表示{hk(j)|1≤j≤256}中坐标为j的节点的直方图值，
Figure BDA00022059636700000910
符号
Figure BDA00022059636700000911
为向下取整操作符号。
①_2c、通过最大化Ω1的类间方差，获得第一阈值，记为X1 *，
Figure BDA00022059636700000912
并通过最大化Ω2的类间方差，获得第二阈值，记为X2*，
Figure BDA00022059636700000913
其中，
Figure BDA00022059636700000914
表示求取使得
Figure BDA00022059636700000915
的值最大时的X1的值，X1为Ω1中的任意一个像素值，Pf(X1)表示Ω1中属于[Xmin,X1)范围内的所有像素值的概率密度函数，μf(X1)表示Ω1中属于[Xmin,X1)范围内的所有像素值的均值，σf(X1)表示Ω1中属于[Xmin,X1)范围内的所有像素值的标准差，μb(X1)表示Ω1中属于[X1,Xmid]范围内的所有像素值的均值，σb(X1)表示Ω1中属于[X1,Xmid]范围内的所有像素值的标准差，
Figure BDA0002205963670000101
表示求取使得
Figure BDA0002205963670000102
的值最大时的X2的值，X2为Ω2中的任意一个像素值，Pf(X2)表示Ω2中属于[Xmid,X2)范围内的所有像素值的概率密度函数，μf(X2)表示Ω2中属于[Xmid,X2)范围内的所有像素值的均值，σf(X2)表示Ω2中属于[Xmid,X2)范围内的所有像素值的标准差，μb(X2)表示Ω2中属于[X2,Xmax]范围内的所有像素值的均值，σb(X2)表示Ω2中属于[X2,Xmax]范围内的所有像素值的标准差。
①_2d、将
Figure BDA0002205963670000103
中像素值属于(X2 *,Xmax]范围内的所有像素点构成的区域确定为亮区域
Figure BDA0002205963670000104
将
Figure BDA0002205963670000105
中像素值属于[Xmin,X1 *)范围内的所有像素点构成的区域确定为暗区域
Figure BDA0002205963670000106
将
Figure BDA0002205963670000107
中像素值属于[X1 *,X2 *]范围内的所有像素点构成的区域确定为正常区域
Figure BDA0002205963670000108
①_3、根据训练图像集中的每幅色调映射图像的亮区域和暗区域，计算训练图像集中的每幅色调映射图像的亮暗区域特征矢量，将
Figure BDA0002205963670000109
的亮暗区域特征矢量记为
Figure BDA00022059636700001010
并根据训练图像集中的每幅色调映射图像的亮区域、暗区域和正常区域，计算训练图像集中的每幅色调映射图像的区域对比度特征矢量，将
Figure BDA00022059636700001011
的区域对比度特征矢量记为
Figure BDA00022059636700001012
其中，
Figure BDA00022059636700001013
的维数为3×1，
Figure BDA00022059636700001014
的维数为8×1。
在此具体实施例中，步骤①_3中的
Figure BDA00022059636700001015
的获取过程为：
①_3a1、将
Figure BDA00022059636700001016
从RGB颜色空间转化为CIELAB颜色空间，
Figure BDA00022059636700001017
在CIELAB颜色空间的三个分量分别为亮度分量、第一色度分量(指分量a)和第二色度分量(指分量b)。
①_3b1、将
Figure BDA0002205963670000111
划分成M个互不重叠的尺寸大小为8×8的子块，如果
Figure BDA0002205963670000112
不能被尺寸大小为8×8的子块均分，则将多余的像素点去除，即不考虑多余的像素点；然后将
Figure BDA0002205963670000113
中的每个子块中的所有像素点的亮度分量组成一个维数为8×8的矩阵，将
Figure BDA0002205963670000114
中的第t个子块中的所有像素点的亮度分量组成的维数为8×8的矩阵记为zt；其中，M为正整数，M＞1，t为正整数，t的初始值为1，1≤t≤M。
①_3c1、对
Figure BDA0002205963670000115
中的每个子块中的所有像素点的亮度分量组成的维数为8×8的矩阵进行二维离散余弦变换，得到对应的离散余弦变换系数矩阵，将zt对应的离散余弦变换系数矩阵记为Zt；然后计算
Figure BDA0002205963670000116
中的每个子块对应的离散余弦变换系数矩阵中的所有高频系数与所有中频系数的和，将Zt中的所有高频系数与所有中频系数的和记为St；其中，Zt的维数为8×8，在离散余弦变换系数矩阵中左上角部分为直流和低频系数、右下角部分为高频系数、中间部分为中频系数。
①_3d1、计算
Figure BDA0002205963670000117
的特征，记为
Figure BDA0002205963670000118
Figure BDA0002205963670000119
①_3e1、计算
Figure BDA00022059636700001110
中的所有像素点的亮度分量的均值和标准差，对应记为
Figure BDA00022059636700001111
和
Figure BDA00022059636700001112
①_3f1、将
Figure BDA00022059636700001113
和
Figure BDA00022059636700001114
按序排列构成的矢量作为
Figure BDA00022059636700001115
Figure BDA00022059636700001116
其中，符号“[]”为矢量表示符号，
Figure BDA00022059636700001117
表示将
Figure BDA00022059636700001118
和
Figure BDA00022059636700001119
连接起来形成一个矢量。
在此具体实施例中，步骤①_3中的
Figure BDA00022059636700001120
的获取过程为：
①_3a2、将
Figure BDA00022059636700001121
从RGB颜色空间转化为CIELAB颜色空间，
Figure BDA00022059636700001122
在CIELAB颜色空间的三个分量分别为亮度分量、第一色度分量(指分量a)和第二色度分量(指分量b)。
①_3b2、计算
Figure BDA0002205963670000121
中的所有像素点的亮度分量和
Figure BDA0002205963670000122
中的所有像素点的亮度分量的第一区域对比度，记为
Figure BDA0002205963670000123
Figure BDA0002205963670000124
并计算
Figure BDA0002205963670000125
中的所有像素点的亮度分量和
Figure BDA0002205963670000126
中的所有像素点的亮度分量的第二区域对比度，记为
Figure BDA0002205963670000127
Figure BDA0002205963670000128
其中，符号“||”为取绝对值符号，
Figure BDA0002205963670000129
表示
Figure BDA00022059636700001210
中的所有像素点的亮度分量的均值，
Figure BDA00022059636700001211
表示
Figure BDA00022059636700001212
中的所有像素点的亮度分量的标准差，
Figure BDA00022059636700001213
表示
Figure BDA00022059636700001214
中的所有像素点的亮度分量的均值，
Figure BDA00022059636700001215
表示
Figure BDA00022059636700001216
中的所有像素点的亮度分量的标准差，ξ为控制参数，在本实施例中ξ＝10-6。
①_3c2、计算
Figure BDA00022059636700001217
中的所有像素点的亮度分量和
Figure BDA00022059636700001218
中的所有像素点的亮度分量的第一区域对比度，记为
Figure BDA00022059636700001219
Figure BDA00022059636700001220
并计算
Figure BDA00022059636700001221
中的所有像素点的亮度分量和
Figure BDA00022059636700001222
中的所有像素点的亮度分量的第二区域对比度，记为
Figure BDA00022059636700001223
Figure BDA00022059636700001224
其中，
Figure BDA00022059636700001225
表示
Figure BDA00022059636700001226
中的所有像素点的亮度分量的均值，
Figure BDA00022059636700001227
表示
Figure BDA00022059636700001228
中的所有像素点的亮度分量的标准差。
①_3d2、计算
Figure BDA00022059636700001229
中的所有像素点的第一色度分量和
Figure BDA00022059636700001230
中的所有像素点的第一色度分量的第一区域对比度，记为
Figure BDA00022059636700001231
Figure BDA00022059636700001232
并计算
Figure BDA00022059636700001233
中的所有像素点的第一色度分量和
Figure BDA00022059636700001234
中的所有像素点的第一色度分量的第二区域对比度，记为
Figure BDA0002205963670000131
Figure BDA0002205963670000132
其中，
Figure BDA0002205963670000133
表示
Figure BDA0002205963670000134
中的所有像素点的第一色度分量的均值，
Figure BDA0002205963670000135
表示
Figure BDA0002205963670000136
中的所有像素点的第一色度分量的标准差，
Figure BDA0002205963670000137
表示
Figure BDA0002205963670000138
中的所有像素点的第一色度分量的均值，
Figure BDA0002205963670000139
表示
Figure BDA00022059636700001310
中的所有像素点的第一色度分量的标准差。
①_3e2、计算
Figure BDA00022059636700001311
中的所有像素点的第一色度分量和
Figure BDA00022059636700001312
中的所有像素点的第一色度分量的第一区域对比度，记为
Figure BDA00022059636700001313
Figure BDA00022059636700001314
并计算
Figure BDA00022059636700001315
中的所有像素点的第一色度分量和
Figure BDA00022059636700001316
中的所有像素点的第一色度分量的第二区域对比度，记为
Figure BDA00022059636700001317
Figure BDA00022059636700001318
其中，
Figure BDA00022059636700001319
表示
Figure BDA00022059636700001320
中的所有像素点的第一色度分量的均值，
Figure BDA00022059636700001321
表示
Figure BDA00022059636700001322
中的所有像素点的第一色度分量的标准差。
①_3f2、将
Figure BDA00022059636700001323
按序排列构成的矢量作为
Figure BDA00022059636700001324
Figure BDA00022059636700001325
其中，符号“[]”为矢量表示符号，
Figure BDA00022059636700001326
表示将
Figure BDA00022059636700001327
Figure BDA00022059636700001328
和
Figure BDA00022059636700001329
连接起来形成一个矢量。
①_4、将训练图像集中的每幅色调映射图像的亮暗区域特征矢量和区域对比度特征矢量构成全局特征矢量，将
Figure BDA00022059636700001330
的全局特征矢量记为Fk，
Figure BDA00022059636700001331
其中，Fk的维数为11×1，符号“[]”为矢量表示符号，
Figure BDA00022059636700001332
表示将
Figure BDA00022059636700001333
和
Figure BDA00022059636700001334
连接起来形成一个矢量。
①_5、将训练图像集中的所有色调映射图像的全局特征矢量和平均主观评分差值构成训练样本数据集合，训练样本数据集合中包含N个全局特征矢量和N个平均主观评分差值；然后采用支持向量回归作为机器学***均主观评分差值之间的误差最小，拟合得到最优的权重矢量
Figure BDA0002205963670000141
和最优的偏置项
Figure BDA0002205963670000142
接着利用最优的权重矢量
Figure BDA0002205963670000143
和最优的偏置项
Figure BDA0002205963670000144
构造质量预测模型，记为
Figure BDA0002205963670000145
Figure BDA0002205963670000146
其中，
Figure BDA0002205963670000147
为函数表示形式，F用于表示色调映射图像的全局特征矢量，且作为质量预测模型的输入矢量，
Figure BDA0002205963670000148
为
Figure BDA0002205963670000149
的转置，
Figure BDA00022059636700001410
为F的线性函数。
所述的测试阶段过程的具体步骤为：
②对于任意一幅用作测试的色调映射图像Itest，按照步骤①_2至步骤①_4相同的操作，获取Itest的全局特征矢量，记为Ftest；然后根据训练阶段构造的质量预测模型对Ftest进行测试，预测得到Ftest对应的预测值，将该预测值作为Itest的客观质量预测值，记为
Figure BDA00022059636700001411
其中，Itest的宽度为W'且高度为H'，Ftest的维数为11×1，
Figure BDA00022059636700001412
表示Ftest的线性函数。
在本实施例中，采用加拿大滑铁卢大学建立的TMID数据库和美国德克萨斯大学奥斯汀分校建立的ESPL-LIVE数据库作为色调映射图像数据库，TMID数据库包括120幅色调映射图像，ESPL-LIVE数据库包括1811幅色调映射图像。利用评估图像质量评价方法的2个常用客观参量作为评价指标，即非线性回归条件下的Pearson线性相关系数(Pearson linearcorrelation coefficient，PLCC)和Spearman秩等级相关系数(Spearman rank ordercorrelation coefficient，SROCC)。PLCC和SROCC越高说明本发明方法的评价结果与平均主观评分差值之间的相关性越好。表1给出了采用本发明方法得到的客观质量预测值与平均主观评分差值之间的相关性。
表1采用本发明方法得到的客观质量预测值与平均主观评分差值之间的相关性
数据库 PLCC SROCC
TMID 0.827 0.758
ESPL-LIVE 0.658 0.660
从表1中可以看出，采用本发明方法得到的色调映射图像的客观质量预测值与平均主观评分差值之间的相关性是很高的，表明客观评价结果与人眼主观感知的结果较为一致，足以说明本发明方法的有效性。

Claims (2)

1.一种色调映射图像质量评价方法，其特征在于包括训练阶段和测试阶段两个过程；
所述的训练阶段过程的具体步骤为：
①_1、选取N幅宽度为W且高度为H的色调映射图像构成训练图像集，将训练图像集中的第k幅色调映射图像记为
Figure FDA0003574660220000011
其中，N为正整数，N＞1，k为正整数，k的初始值为1，1≤k≤N；
①_2、对训练图像集中的每幅色调映射图像进行区域划分，分成亮区域、暗区域和正常区域，将
Figure FDA0003574660220000012
的亮区域、暗区域和正常区域对应记为
Figure FDA0003574660220000013
和
Figure FDA0003574660220000014
①_3、根据训练图像集中的每幅色调映射图像的亮区域和暗区域，计算训练图像集中的每幅色调映射图像的亮暗区域特征矢量，将
Figure FDA0003574660220000015
的亮暗区域特征矢量记为
Figure FDA0003574660220000016
并根据训练图像集中的每幅色调映射图像的亮区域、暗区域和正常区域，计算训练图像集中的每幅色调映射图像的区域对比度特征矢量，将
Figure FDA0003574660220000017
的区域对比度特征矢量记为
Figure FDA0003574660220000018
其中，
Figure FDA0003574660220000019
的维数为3×1，
Figure FDA00035746602200000110
的维数为8×1；
所述的步骤①_3中的
Figure FDA00035746602200000111
的获取过程为：
①_3a1、将
Figure FDA00035746602200000112
从RGB颜色空间转化为CIELAB颜色空间，
Figure FDA00035746602200000113
在CIELAB颜色空间的三个分量分别为亮度分量、第一色度分量和第二色度分量；
①_3b1、将
Figure FDA00035746602200000114
划分成M个互不重叠的尺寸大小为8×8的子块，如果
Figure FDA00035746602200000115
不能被尺寸大小为8×8的子块均分，则将多余的像素点去除；然后将
Figure FDA00035746602200000116
中的每个子块中的所有像素点的亮度分量组成一个维数为8×8的矩阵，将
Figure FDA00035746602200000117
中的第t个子块中的所有像素点的亮度分量组成的维数为8×8的矩阵记为zt；其中，M为正整数，M＞1，t为正整数，t的初始值为1，1≤t≤M；
①_3c1、对
Figure FDA00035746602200000118
中的每个子块中的所有像素点的亮度分量组成的维数为8×8的矩阵进行二维离散余弦变换，得到对应的离散余弦变换系数矩阵，将zt对应的离散余弦变换系数矩阵记为Zt；然后计算
Figure FDA0003574660220000021
中的每个子块对应的离散余弦变换系数矩阵中的所有高频系数与所有中频系数的和，将Zt中的所有高频系数与所有中频系数的和记为St；其中，Zt的维数为8×8；
①_3d1、计算
Figure FDA0003574660220000022
的特征，记为
Figure FDA0003574660220000023
①_3e1、计算
Figure FDA0003574660220000024
中的所有像素点的亮度分量的均值和标准差，对应记为
Figure FDA0003574660220000025
和
Figure FDA0003574660220000026
①_3f1、将
Figure FDA0003574660220000027
和
Figure FDA0003574660220000028
按序排列构成的矢量作为
Figure FDA0003574660220000029
Figure FDA00035746602200000210
其中，符号“[]”为矢量表示符号，
Figure FDA00035746602200000211
表示将
Figure FDA00035746602200000212
和
Figure FDA00035746602200000213
连接起来形成一个矢量；
所述的步骤①_3中的
Figure FDA00035746602200000214
的获取过程为：
①_3a2、将
Figure FDA00035746602200000215
从RGB颜色空间转化为CIELAB颜色空间，
Figure FDA00035746602200000216
在CIELAB颜色空间的三个分量分别为亮度分量、第一色度分量和第二色度分量；
①_3b2、计算
Figure FDA00035746602200000217
中的所有像素点的亮度分量和
Figure FDA00035746602200000218
中的所有像素点的亮度分量的第一区域对比度，记为
Figure FDA00035746602200000219
并计算
Figure FDA00035746602200000220
中的所有像素点的亮度分量和
Figure FDA00035746602200000221
中的所有像素点的亮度分量的第二区域对比度，记为
Figure FDA00035746602200000222
Figure FDA00035746602200000223
其中，符号“| |”为取绝对值符号，
Figure FDA00035746602200000224
表示
Figure FDA00035746602200000225
中的所有像素点的亮度分量的均值，
Figure FDA00035746602200000226
表示
Figure FDA00035746602200000227
中的所有像素点的亮度分量的标准差，
Figure FDA00035746602200000228
表示
Figure FDA00035746602200000229
中的所有像素点的亮度分量的均值，
Figure FDA00035746602200000230
表示
Figure FDA00035746602200000231
中的所有像素点的亮度分量的标准差，ξ为控制参数；
①_3c2、计算
Figure FDA0003574660220000031
中的所有像素点的亮度分量和
Figure FDA0003574660220000032
中的所有像素点的亮度分量的第一区域对比度，记为
Figure FDA0003574660220000033
并计算
Figure FDA0003574660220000034
中的所有像素点的亮度分量和
Figure FDA0003574660220000035
中的所有像素点的亮度分量的第二区域对比度，记为
Figure FDA0003574660220000036
Figure FDA0003574660220000037
其中，
Figure FDA0003574660220000038
表示
Figure FDA0003574660220000039
中的所有像素点的亮度分量的均值，
Figure FDA00035746602200000310
表示
Figure FDA00035746602200000311
中的所有像素点的亮度分量的标准差；
①_3d2、计算
Figure FDA00035746602200000312
中的所有像素点的第一色度分量和
Figure FDA00035746602200000313
中的所有像素点的第一色度分量的第一区域对比度，记为
Figure FDA00035746602200000314
并计算
Figure FDA00035746602200000315
中的所有像素点的第一色度分量和
Figure FDA00035746602200000316
中的所有像素点的第一色度分量的第二区域对比度，记为
Figure FDA00035746602200000317
其中，
Figure FDA00035746602200000318
表示
Figure FDA00035746602200000319
中的所有像素点的第一色度分量的均值，
Figure FDA00035746602200000320
表示
Figure FDA00035746602200000321
中的所有像素点的第一色度分量的标准差，
Figure FDA00035746602200000322
表示
Figure FDA00035746602200000323
中的所有像素点的第一色度分量的均值，
Figure FDA00035746602200000324
表示
Figure FDA00035746602200000325
中的所有像素点的第一色度分量的标准差；
①_3e2、计算
Figure FDA00035746602200000326
中的所有像素点的第一色度分量和
Figure FDA00035746602200000327
中的所有像素点的第一色度分量的第一区域对比度，记为
Figure FDA00035746602200000328
并计算
Figure FDA00035746602200000329
中的所有像素点的第一色度分量和
Figure FDA00035746602200000330
中的所有像素点的第一色度分量的第二区域对比度，记为
Figure FDA00035746602200000331
其中，
Figure FDA00035746602200000332
表示
Figure FDA00035746602200000333
中的所有像素点的第一色度分量的均值，
Figure FDA0003574660220000041
表示
Figure FDA0003574660220000042
中的所有像素点的第一色度分量的标准差；
①_3f2、将
Figure FDA0003574660220000043
按序排列构成的矢量作为
Figure FDA0003574660220000044
其中，符号“[]”为矢量表示符号，
Figure FDA0003574660220000045
表示将
Figure FDA0003574660220000046
Figure FDA0003574660220000047
和
Figure FDA0003574660220000048
连接起来形成一个矢量；
①_4、将训练图像集中的每幅色调映射图像的亮暗区域特征矢量和区域对比度特征矢量构成全局特征矢量，将
Figure FDA0003574660220000049
的全局特征矢量记为Fk，
Figure FDA00035746602200000410
其中，Fk的维数为11×1，符号“[]”为矢量表示符号，
Figure FDA00035746602200000411
表示将
Figure FDA00035746602200000412
和
Figure FDA00035746602200000413
连接起来形成一个矢量；
①_5、将训练图像集中的所有色调映射图像的全局特征矢量和平均主观评分差值构成训练样本数据集合，训练样本数据集合中包含N个全局特征矢量和N个平均主观评分差值；然后采用支持向量回归作为机器学***均主观评分差值之间的误差最小，拟合得到最优的权重矢量
Figure FDA00035746602200000414
和最优的偏置项
Figure FDA00035746602200000415
接着利用最优的权重矢量
Figure FDA00035746602200000416
和最优的偏置项
Figure FDA00035746602200000417
构造质量预测模型，记为
Figure FDA00035746602200000418
其中，
Figure FDA00035746602200000419
为函数表示形式，F用于表示色调映射图像的全局特征矢量，且作为质量预测模型的输入矢量，
Figure FDA00035746602200000420
为
Figure FDA00035746602200000421
的转置，
Figure FDA00035746602200000422
为F的线性函数；
所述的测试阶段过程的具体步骤为：
②对于任意一幅用作测试的色调映射图像Itest，按照步骤①_2至步骤①_4相同的操作，获取Itest的全局特征矢量，记为Ftest；然后根据训练阶段构造的质量预测模型对Ftest进行测试，预测得到Ftest对应的预测值，将该预测值作为Itest的客观质量预测值，记为
Figure FDA00035746602200000423
其中，Itest的宽度为W'且高度为H'，Ftest的维数为11×1，
Figure FDA00035746602200000424
表示Ftest的线性函数。
2.根据权利要求1所述的一种色调映射图像质量评价方法，其特征在于所述的步骤①_2中的
Figure FDA0003574660220000051
和
Figure FDA0003574660220000052
的获取过程为：
①_2a、将
Figure FDA0003574660220000053
在RGB颜色空间的R分量、G分量、B分量对应记为
Figure FDA0003574660220000054
Figure FDA0003574660220000055
然后计算
Figure FDA0003574660220000056
的暗通道图像，记为
Figure FDA0003574660220000057
将
Figure FDA0003574660220000058
中坐标位置为(x,y)的像素点的像素值记为
Figure FDA0003574660220000059
Figure FDA00035746602200000510
其中，1≤x≤W，1≤y≤H，min()为取最小值函数，Cx,y表示以坐标位置为(x,y)的像素点为中心的3×3邻域范围内的所有像素点的坐标位置构成的集合，(x1,y1)为Cx,y中的任意一个坐标位置，
Figure FDA00035746602200000511
表示
Figure FDA00035746602200000512
中坐标位置为(x1,y1)的像素点的像素值，
Figure FDA00035746602200000513
表示
Figure FDA00035746602200000514
中坐标位置为(x1,y1)的像素点的像素值，
Figure FDA00035746602200000515
表示
Figure FDA00035746602200000516
中坐标位置为(x1,y1)的像素点的像素值；
①_2b、计算
Figure FDA00035746602200000517
的灰度直方图分布，记为{hk(j)|1≤j≤256}；然后将{hk(j)|1≤j≤256}中所有直方图值不为零的节点中坐标最小的节点坐标记为Xmin，将{hk(j)|1≤j≤256}中所有直方图值不为零的节点中坐标最大的节点坐标记为Xmax，将
Figure FDA00035746602200000518
中像素值属于[Xmin,Xmid]范围内的所有像素点的像素值构成的集合记为Ω1，将
Figure FDA00035746602200000519
中像素值属于(Xmid,Xmax]范围内的所有像素点的像素值构成的集合记为Ω2；其中，j为正整数，1≤j≤256，hk(j)表示{hk(j)|1≤j≤256}中坐标为j的节点的直方图值，
Figure FDA00035746602200000520
符号
Figure FDA00035746602200000521
为向下取整操作符号；
①_2c、通过最大化Ω1的类间方差，获得第一阈值，记为X1 *，
Figure FDA00035746602200000522
并通过最大化Ω2的类间方差，获得第二阈值，记为X2 *，
Figure FDA0003574660220000061
其中，
Figure FDA0003574660220000062
表示求取使得
Figure FDA0003574660220000063
的值最大时的X1的值，X1为Ω1中的任意一个像素值，Pf(X1)表示Ω1中属于[Xmin,X1)范围内的所有像素值的概率密度函数，μf(X1)表示Ω1中属于[Xmin,X1)范围内的所有像素值的均值，σf(X1)表示Ω1中属于[Xmin,X1)范围内的所有像素值的标准差，μb(X1)表示Ω1中属于[X1,Xmid]范围内的所有像素值的均值，σb(X1)表示Ω1中属于[X1,Xmid]范围内的所有像素值的标准差，
Figure FDA0003574660220000064
表示求取使得
Figure FDA0003574660220000065
的值最大时的X2的值，X2为Ω2中的任意一个像素值，Pf(X2)表示Ω2中属于[Xmid,X2)范围内的所有像素值的概率密度函数，μf(X2)表示Ω2中属于[Xmid,X2)范围内的所有像素值的均值，σf(X2)表示Ω2中属于[Xmid,X2)范围内的所有像素值的标准差，μb(X2)表示Ω2中属于[X2,Xmax]范围内的所有像素值的均值，σb(X2)表示Ω2中属于[X2,Xmax]范围内的所有像素值的标准差；
①_2d、将
Figure FDA0003574660220000066
中像素值属于(X2 *,Xmax]范围内的所有像素点构成的区域确定为亮区域
Figure FDA0003574660220000067
将
Figure FDA0003574660220000068
中像素值属于[Xmin,X1 *)范围内的所有像素点构成的区域确定为暗区域
Figure FDA0003574660220000069
将
Figure FDA00035746602200000610
中像素值属于[X1 *,X2 *]范围内的所有像素点构成的区域确定为正常区域
Figure FDA00035746602200000611
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