一种基于端到端的质量评价机制的色调映射方法技术

本发明专利技术公开了一种基于端到端的质量评价机制的色调映射方法，所述方法包括以下步骤：采用基于ResNet 50的经典网络、最后一个卷积层被一个新的统计感兴趣区域池化层取代，后面设计两个全连接层；采用交叉熵作为损失函数进行训练，该种损失函数适用于概率分布学习；在最优参数下通过预测的意见得分分布计算得出μ·e

A tone mapping method based on end-to-end quality evaluation mechanism

【技术实现步骤摘要】
一种基于端到端的质量评价机制的色调映射方法
本专利技术涉及色调映射领域，尤其涉及一种基于端到端的质量评价机制的色调映射方法。
技术介绍
在日常生活中，我们或多或少都有这样的经历，在室内相机拍摄有阳光直射的阳台、门、正对灯光拍摄时，图像中总会出现过曝或曝光不足的场景。在一张图中，一般较高或较低亮度等级的信息没有显示，以致于图像的细节信息严重丢失。其原因在于显示设备中所展示的亮度动态范围不能满足实际场景的亮度动态范围。动态范围(dynamicrange)指的是图像从最亮的区域到最暗的区域的比值，其亮度的单位一般使用cd/m2来表示。图像的动态范围越大，所能传递的信息越丰富，所包含的色彩空间更加广泛。当一个场景的动态范围低于显示设备的动态范围时，称为低动态范围(lowdynamicrange,LDR)；当一个场景范围高于显示设备的动态范围时，称为高动态范围(highdynamicrange,HDR)。由于高动态范围图像(highdynamicrangeimage,HDRI)可以显示更高的亮度、更深的位深、更广的色域，提供更加丰富的亮度和细节信本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于端到端的质量评价机制的色调映射方法，其特征在于，所述方法通过预测图像的标签分布来评价图像质量，包括以下步骤：/n采用基于ResNet 50的经典网络、最后一个卷积层被一个新的统计感兴趣区域池化层取代，后面设计两个全连接层；/n采用交叉熵作为损失函数进行训练，该种损失函数适用于概率分布学习；/n在最优参数下通过预测的意见得分分布计算得出μ·e

【技术特征摘要】
1.一种基于端到端的质量评价机制的色调映射方法，其特征在于，所述方法通过预测图像的标签分布来评价图像质量，包括以下步骤：
采用基于ResNet50的经典网络、最后一个卷积层被一个新的统计感兴趣区域池化层取代，后面设计两个全连接层；
采用交叉熵作为损失函数进行训练，该种损失函数适用于概率分布学习；
在最优参数下通过预测的意见得分分布计算得出μ·e-σ，最后根据μ·e-σ的大小来选择并应用最优的色调映射算法，μ为55.97，σ...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘安安，王靖婷，刘婧，
申请(专利权)人：天津大学，
类型：发明
国别省市：天津;12