一种基于结构和信息量感知的无参考多曝光融合图像质量评价算法制造技术

本发明专利技术提供了一种基于结构和信息量感知的无参考多曝光融合图像质量评价算法，本发明专利技术提出了无参考图像质量评价方法首先提取基于曲率的表面类型图像直方图统特征和信息熵统计特征，然后设计了基于对比度能量的特征加权方法来捕捉图像在对比度变化时的结构损失，最后对所有提取的特征进行聚合，建立与人类主观评分的映射关系；解决了MEF图像特有的失真导致现有针对SDR图像的质量评价方法评价效果不好。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及一种基于结构和信息量感知的无参考多曝光融合图像质量评价算法。

技术介绍

1、随着多媒体信息技术的快速发展和普及，图像已成为我们日常生活中不可或缺的一部分,人们希望能够获得更好的对比度、细节保护和自然场景真实表达的图像。采用多曝光融合(mef)或者高动态范围(hdr)成像技术获得图像在亮区域、暗区域可以获得更加丰富的自然场景信息，能够满足人们对高质量图像的需求。然而，hdr图像产品必须采用色调映射技术把hdr图像转换为标准动态范围(sdr)图像才能在普通显示器上展示，影响了hdr技术的普及。mef成像技术绕过了hdr图像的创建过程，通过在不同曝光条件下融合多个图像直接生成sdr图像，可以直接在标准显示器上播放。但是，mef图像融合的权重分配过程不合适会带来图像质量下降，尤其是曝光不足和曝光过度造成的结构和细节损失，因此迫切需要mef图像质量评价算法来自动调节mef图像的权重分配参数。

2、人们提出许多方法来解决sdr图像的图像质量评价(iqa)问题，总的来说可以分为三类：全参考(fr)、半参考(rr)和无参考(nr)。fr和rr i本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于结构和信息量感知的无参考多曝光融合图像质量评价算法，结合平均曲率Mc和高斯曲率Gc提取图像结构特征，用空间域熵和频域熵提取图像信息量特征，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于结构和信息量感知的无参考多曝光融合图像质量评价算法，其特征在于：所述平均曲率Mc和高斯曲率Gc按照以下公式计算：

3.根据权利要求1所述的一种基于结构和信息量感知的无参考多曝光融合图像质量评价算法，其特征在于：所述步骤b中图像表面类型(ST)的分类方式如下：

4.根据权利要求1或2所述的一种基于结构和信息量感知的无参考多曝光融合图像质量评价算法，...

【技术特征摘要】

1.一种基于结构和信息量感知的无参考多曝光融合图像质量评价算法，结合平均曲率mc和高斯曲率gc提取图像结构特征，用空间域熵和频域熵提取图像信息量特征，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于结构和信息量感知的无参考多曝光融合图像质量评价算法，其特征在于：所述平均曲率mc和高斯曲率gc按照以下公式计算：

3.根据权利要求1所述的一种基于结构和信息量感知的无参考多曝光融合图像质量评价算法，其特征在于：所述步骤b中图像表面类型(st)的分类方式如下：

4.根据权利要求1或2所述的一种基于结构和信息量感知的无参考多曝光融合图像质量评价算法，其特征在于：所述步骤c中曲率统计特征向量f1的计算方法为：

5.根据权利要求4所述的一种基于结构和信息量感知的无参考多曝光融合图像质量评价算法，其特征在于：所述对比度能量图wc的计算方法为：

6.根据权利要求1所述的一种基于结构和信息量感知的无参考多曝光融合图像质量评价算法，其特征在于：所述步骤d中的空间域熵和频域熵的计算方法包括：将图像划分为多个图像块，分别计算每个图像块的局部...

【专利技术属性】
技术研发人员：张立燕，马华林，
申请(专利权)人：浙江工商职业技术学院，
类型：发明
国别省市：