基于聚合感知和推断特征的盲目HDR图像质量评估
Donghui Wan1,2, Xiuhua Jiang3, Qiangguo Yu4
1State Key Laboratory of Media Convergence and Communication, Communication University of China, Beijing, 100024, China. wandonghui@zjhzu.edu.cn.
Scientific reports
|March 29, 2025
概括
对于高动态范围 (HDR) 图像而言,一种新的盲人图像质量评估方法有效地模拟了人类视觉感知和推断. 这种新的方法显著提高了HDR图像质量评估,超过了现有的指标.
科学领域:
- 计算机视觉 计算机视觉
- 图像处理 图像处理
- 人类视觉系统建模
背景情况:
- 高动态范围 (HDR) 图像提供了卓越的现实主义,但加剧了文物.
- 传统的低动态范围 (LDR) 图像质量评估 (IQA) 方法对于HDR内容是不够的.
- 在HDR图像中的工件限制了现有的IQA算法的有效性.
研究的目的:
- 开发一种专门用于HDR图像的新型盲目IQA方法.
- 将人类视觉系统 (HVS) 的感知和推断纳入HDR IQA.
- 提高HDR图像质量评估的准确性和可靠性.
主要方法:
- 利用多尺度的Retinex分解来生成反射率图.
- 通过从反射度地图的梯度相似性来建模人类感知.
- 使用预训练的VGG16网络提取深度特征用于推理建模.
- 员工支持向量回归 (SVR) 用于最终的质量预测.
主要成果:
- 拟议的方法在HDR图像质量评估中表现出卓越的性能.
- 与现有的最先进的HDR IQA指标相比,取得了更好的结果.
- 通过整合感知和推断,有效评估图像质量.
结论:
- 新的盲目IQA方法对HDR图像非常有效.
- 该方法成功模拟了HVS流程,以准确预测质量.
- 这项工作推动了HDR图像质量评估领域的发展.
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