基于张量域感知特征的无参考高动态范围图像质量评价

摘要：

针对传统的无参考图像质量评价方法不能直接用于高动态范围(HDR)图像的质量评价问题,提出一种基于张量域感知特征的无参考HDR图像质量评价方法.首先通过张量分解得到同时含有亮度失真和色度失真的张量子带图;然后采用自回归(AR)模型来模拟人脑对张量子带图的感知预测,得到张量子带图的感知预测图像;最后采用AR系数表征HDR图像的张量域感知预测特征,结合张量子带图及其感知预测图的动态范围、亮区域占比的特征,使用支持向量回归模型进行回归映射得到图像的客观质量评价分数.在Nantes和EFPL这2个公开的HDR图像库上的实验结果表明,该方法与主观感知具有很好的一致性,评价指标SROCC和PLCC的值均超过0.93,RMSE分别为0.3047和0.3771.

关键词：高动态范围图像、无参考图像质量评价、张量分解、自回归

所属期刊栏目：30

分类号：TN911.73

资助基金：国家自然科学基金61671258,61771269,61620106012;浙江省自然科学基金LY15F010005,Y16F010010

在线出版日期：2018-11-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：1850-1858