本發(fā)明涉及一種圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法，尤其是涉及一種基于全局特征的色調(diào)映射圖像質(zhì)量客觀(guān)評(píng)價(jià)方法。
背景技術(shù)：
：隨著顯示技術(shù)的快速發(fā)展，高動(dòng)態(tài)范圍圖像(hdr)已越來(lái)越受到關(guān)注。高動(dòng)態(tài)范圍圖像的層次豐富，可以達(dá)到遠(yuǎn)比普通圖像更逼近現(xiàn)實(shí)的光影效果。然而，傳統(tǒng)的顯示設(shè)備只能支持低動(dòng)態(tài)范圍的顯示輸出。為了解決真實(shí)場(chǎng)景和傳統(tǒng)的顯示設(shè)備的動(dòng)態(tài)范圍不匹配的矛盾，目前提出了許多高動(dòng)態(tài)范圍圖像的色調(diào)映射(tonemapping)算法。高動(dòng)態(tài)范圍圖像的色調(diào)映射算法的目標(biāo)是將高動(dòng)態(tài)范圍圖像的亮度壓縮到傳統(tǒng)的顯示設(shè)備可以接受的范圍，同時(shí)盡可能保留原圖的細(xì)節(jié)信息，并避免造成圖像瑕疵。因此，如何準(zhǔn)確、客觀(guān)地評(píng)價(jià)不同色調(diào)映射方法的性能，對(duì)指導(dǎo)內(nèi)容制作和后期處理具有十分重要的作用。而對(duì)于色調(diào)映射圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)而言，如果直接將現(xiàn)有的圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法應(yīng)用于色調(diào)映射圖像，則由于色調(diào)映射圖像只有高動(dòng)態(tài)范圍圖像作為參考，因此會(huì)導(dǎo)致無(wú)法精確預(yù)測(cè)得到客觀(guān)評(píng)價(jià)值。因此，如何在評(píng)價(jià)過(guò)程中有效地提取出視覺(jué)特征，使得客觀(guān)評(píng)價(jià)結(jié)果更加感覺(jué)符合人類(lèi)視覺(jué)系統(tǒng)，是在對(duì)色調(diào)映射圖像進(jìn)行客觀(guān)質(zhì)量評(píng)價(jià)過(guò)程中需要研究解決的問(wèn)題。技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：本發(fā)明所要解決的技術(shù)問(wèn)題是提供一種基于全局特征的色調(diào)映射圖像質(zhì)量客觀(guān)評(píng)價(jià)方法，其能夠有效地提高客觀(guān)評(píng)價(jià)結(jié)果與主觀(guān)感知之間的相關(guān)性。本發(fā)明解決上述技術(shù)問(wèn)題所采用的技術(shù)方案為：一種基于全局特征的色調(diào)映射圖像質(zhì)量客觀(guān)評(píng)價(jià)方法，其特征在于包括訓(xùn)練階段和測(cè)試階段兩個(gè)過(guò)程；所述的訓(xùn)練階段過(guò)程的具體步驟為：①_1、選取n幅色調(diào)映射圖像構(gòu)成訓(xùn)練圖像集，記為其中，n>1，1≤k≤n，表示中的第k幅色調(diào)映射圖像，中的每幅色調(diào)映射圖像的寬度為w，且高度為h；①_2、計(jì)算中的每幅色調(diào)映射圖像的自然場(chǎng)景統(tǒng)計(jì)特征矢量，將的自然場(chǎng)景統(tǒng)計(jì)特征矢量記為其中，的維數(shù)為5×1；①_3、計(jì)算中的每幅色調(diào)映射圖像的顏色統(tǒng)計(jì)特征矢量，將的顏色統(tǒng)計(jì)特征矢量記為其中，的維數(shù)為18×1；①_4、將中的每幅色調(diào)映射圖像的自然場(chǎng)景統(tǒng)計(jì)特征矢量和顏色統(tǒng)計(jì)特征矢量構(gòu)成中的每幅色調(diào)映射圖像的全局特征矢量，將的全局特征矢量記為fk，其中，fk的維數(shù)為23×1，符號(hào)“[]”為矢量表示符號(hào)，表示將和連接起來(lái)形成一個(gè)全局特征矢量；①_5、將中的所有色調(diào)映射圖像各自的全局特征矢量和平均主觀(guān)評(píng)分差值構(gòu)成訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)集合，訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)集合中包含n個(gè)全局特征矢量和n個(gè)平均主觀(guān)評(píng)分差值；然后采用支持向量回歸作為機(jī)器學(xué)習(xí)的方法，對(duì)訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)集合中的所有全局特征矢量進(jìn)行訓(xùn)練，使得經(jīng)過(guò)訓(xùn)練得到的回歸函數(shù)值與平均主觀(guān)評(píng)分差值之間的誤差最小，擬合得到最優(yōu)的權(quán)重矢量wopt和最優(yōu)的偏置項(xiàng)bopt；接著利用最優(yōu)的權(quán)重矢量wopt和最優(yōu)的偏置項(xiàng)bopt，構(gòu)造質(zhì)量預(yù)測(cè)模型，記為f(f)，其中，f()為函數(shù)表示形式，f用于表示色調(diào)映射圖像的全局特征矢量，且作為質(zhì)量預(yù)測(cè)模型的輸入矢量，(wopt)t為wopt的轉(zhuǎn)置，為f的線(xiàn)性函數(shù)；所述的測(cè)試階段過(guò)程的具體步驟為：②對(duì)于任意一幅用作測(cè)試的色調(diào)映射圖像itest，按照步驟①_2至步驟①_4相同的操作，獲取itest的全局特征矢量，記為ftest；然后根據(jù)訓(xùn)練階段構(gòu)造的質(zhì)量預(yù)測(cè)模型對(duì)ftest進(jìn)行測(cè)試，預(yù)測(cè)得到ftest對(duì)應(yīng)的預(yù)測(cè)值，將該預(yù)測(cè)值作為itest的質(zhì)量客觀(guān)評(píng)價(jià)預(yù)測(cè)值，記為qtest，其中，itest的寬度為w'，且高度為h'，ftest的維數(shù)為23×1，表示ftest的線(xiàn)性函數(shù)。所述的步驟①_2中的的獲取過(guò)程為：①_2a、計(jì)算中的每幅色調(diào)映射圖像中的所有像素點(diǎn)的像素值的均值，將中的所有像素點(diǎn)的像素值的均值記為ρ，然后計(jì)算中的每幅色調(diào)映射圖像中的所有像素點(diǎn)的像素值的標(biāo)準(zhǔn)差，將中的所有像素點(diǎn)的像素值的標(biāo)準(zhǔn)差記為δ，接著計(jì)算中的每幅色調(diào)映射圖像中的所有像素點(diǎn)的像素值的偏度，將中的所有像素點(diǎn)的像素值的偏度記為θ，并計(jì)算中的每幅色調(diào)映射圖像中的所有像素點(diǎn)的像素值的峰度，將中的所有像素點(diǎn)的像素值的峰度記為κ，再計(jì)算中的每幅色調(diào)映射圖像中的所有像素點(diǎn)的像素值的熵，將中的所有像素點(diǎn)的像素值的熵記為η，其中，1≤x≤w,1≤y≤h，表示中坐標(biāo)位置為(x,y)的像素點(diǎn)的像素值，0≤g≤255，pg表示中的所有像素點(diǎn)的像素值中屬于第g個(gè)密度值的概率密度函數(shù)值，①_2b、通過(guò)對(duì)中的所有色調(diào)映射圖像各自中的所有像素點(diǎn)的像素值的均值進(jìn)行高斯分布擬合，擬合得到中的所有色調(diào)映射圖像的均值高斯分布擬合曲線(xiàn)，然后根據(jù)擬合得到的均值高斯分布擬合曲線(xiàn)獲得ρ的擬合值，記為fρ，同樣，通過(guò)對(duì)中的所有色調(diào)映射圖像各自中的所有像素點(diǎn)的像素值的標(biāo)準(zhǔn)差進(jìn)行高斯分布擬合，擬合得到中的所有色調(diào)映射圖像的標(biāo)準(zhǔn)差高斯分布擬合曲線(xiàn)，然后根據(jù)擬合得到的標(biāo)準(zhǔn)差高斯分布擬合曲線(xiàn)獲得δ的擬合值，記為fδ，通過(guò)對(duì)中的所有色調(diào)映射圖像各自中的所有像素點(diǎn)的像素值的偏度進(jìn)行高斯分布擬合，擬合得到中的所有色調(diào)映射圖像的偏度高斯分布擬合曲線(xiàn)，然后根據(jù)擬合得到的偏度高斯分布擬合曲線(xiàn)獲得θ的擬合值，記為fθ，通過(guò)對(duì)中的所有色調(diào)映射圖像各自中的所有像素點(diǎn)的像素值的峰度進(jìn)行高斯分布擬合，擬合得到中的所有色調(diào)映射圖像的峰度高斯分布擬合曲線(xiàn)，然后根據(jù)擬合得到的峰度高斯分布擬合曲線(xiàn)獲得κ的擬合值，記為fκ，通過(guò)對(duì)中的所有色調(diào)映射圖像各自中的所有像素點(diǎn)的像素值的熵進(jìn)行高斯分布擬合，擬合得到中的所有色調(diào)映射圖像的熵高斯分布擬合曲線(xiàn)，然后根據(jù)擬合得到的熵高斯分布擬合曲線(xiàn)獲得η的擬合值，記為fη，其中，μρ和σρ表示均值高斯分布擬合曲線(xiàn)的參數(shù)值，exp()表示以自然基數(shù)e為底的指數(shù)函數(shù)，μδ和σδ表示標(biāo)準(zhǔn)差高斯分布擬合曲線(xiàn)的參數(shù)值，μθ和σθ表示偏度高斯分布擬合曲線(xiàn)的參數(shù)值，μκ和λκ表示峰度高斯分布擬合曲線(xiàn)的參數(shù)值，μη和ση表示熵高斯分布擬合曲線(xiàn)的參數(shù)值；①_2c、將fρ、fδ、fθ、fκ和fη按序排列，得到其中，符號(hào)“[]”為矢量表示符號(hào)。所述的步驟①_3中的的獲取過(guò)程為：①_3a、將在rgb顏色空間的三個(gè)分量分別記為{rk(x,y)}、{gk(x,y)}和{bk(x,y)}，其中，1≤x≤w,1≤y≤h，rk(x,y)表示{rk(x,y)}中坐標(biāo)位置為(x,y)的像素點(diǎn)的像素值，gk(x,y)表示{gk(x,y)}中坐標(biāo)位置為(x,y)的像素點(diǎn)的像素值，bk(x,y)表示{bk(x,y)}中坐標(biāo)位置為(x,y)的像素點(diǎn)的像素值；①_3b、對(duì){rk(x,y)}進(jìn)行歸一化操作，將{rk(x,y)}經(jīng)歸一化操作后得到的圖像記為將中坐標(biāo)位置為(x,y)的像素點(diǎn)的像素值記為并對(duì){gk(x,y)}進(jìn)行歸一化操作，將{gk(x,y)}經(jīng)歸一化操作后得到的圖像記為將中坐標(biāo)位置為(x,y)的像素點(diǎn)的像素值記為對(duì){bk(x,y)}進(jìn)行歸一化操作，將{bk(x,y)}經(jīng)歸一化操作后得到的圖像記為將中坐標(biāo)位置為(x,y)的像素點(diǎn)的像素值記為其中，表示{rk(x,y)}中的所有像素點(diǎn)的像素值的均值，表示{rk(x,y)}中的所有像素點(diǎn)的像素值的標(biāo)準(zhǔn)差，表示{gk(x,y)}中的所有像素點(diǎn)的像素值的均值，表示{gk(x,y)}中的所有像素點(diǎn)的像素值的標(biāo)準(zhǔn)差，表示{bk(x,y)}中的所有像素點(diǎn)的像素值的均值，表示{bk(x,y)}中的所有像素點(diǎn)的像素值的標(biāo)準(zhǔn)差，①_3c、采用廣義高斯分布模型對(duì)的顏色分布進(jìn)行擬合，擬合得到的擬合曲線(xiàn)，記為gr(h)，并采用廣義高斯分布模型對(duì)的顏色分布進(jìn)行擬合，擬合得到的擬合曲線(xiàn)，記為gg(h)，采用廣義高斯分布模型對(duì)的顏色分布進(jìn)行擬合，擬合得到的擬合曲線(xiàn)，記為gb(h)，其中，0≤h≤255，αr表示擬合曲線(xiàn)gr(h)的尺度參數(shù)，βr表示擬合曲線(xiàn)gr(h)的形狀參數(shù)，exp()表示以自然基數(shù)e為底的指數(shù)函數(shù)，符號(hào)“||”為取絕對(duì)值符號(hào)，t為積分變量，αg表示擬合曲線(xiàn)gg(h)的尺度參數(shù)，βg表示擬合曲線(xiàn)gg(h)的形狀參數(shù)，αb表示擬合曲線(xiàn)gb(h)的尺度參數(shù)，βb表示擬合曲線(xiàn)gb(h)的形狀參數(shù)，①_3d、將在cielab顏色空間的三個(gè)分量分別記為{lk(x,y)}、{ak(x,y)}和{bk(x,y)}，其中，lk(x,y)表示{lk(x,y)}中坐標(biāo)位置為(x,y)的像素點(diǎn)的像素值，ak(x,y)表示{ak(x,y)}中坐標(biāo)位置為(x,y)的像素點(diǎn)的像素值，bk(x,y)表示{bk(x,y)}中坐標(biāo)位置為(x,y)的像素點(diǎn)的像素值；①_3e、對(duì){lk(x,y)}進(jìn)行歸一化操作，將{lk(x,y)}經(jīng)歸一化操作后得到的圖像記為將中坐標(biāo)位置為(x,y)的像素點(diǎn)的像素值記為并對(duì){ak(x,y)}進(jìn)行歸一化操作，將{ak(x,y)}經(jīng)歸一化操作后得到的圖像記為將中坐標(biāo)位置為(x,y)的像素點(diǎn)的像素值記為對(duì){bk(x,y)}進(jìn)行歸一化操作，將{bk(x,y)}經(jīng)歸一化操作后得到的圖像記為將中坐標(biāo)位置為(x,y)的像素點(diǎn)的像素值記為其中，表示{lk(x,y)}中的所有像素點(diǎn)的像素值的均值，表示{lk(x,y)}中的所有像素點(diǎn)的像素值的標(biāo)準(zhǔn)差，表示{ak(x,y)}中的所有像素點(diǎn)的像素值的均值，表示{ak(x,y)}中的所有像素點(diǎn)的像素值的標(biāo)準(zhǔn)差，表示{bk(x,y)}中的所有像素點(diǎn)的像素值的均值，表示{bk(x,y)}中的所有像素點(diǎn)的像素值的標(biāo)準(zhǔn)差，①_3f、采用廣義高斯分布模型對(duì)的顏色分布進(jìn)行擬合，擬合得到的擬合曲線(xiàn)，記為gl(h)，并采用廣義高斯分布模型對(duì)的顏色分布進(jìn)行擬合，擬合得到的擬合曲線(xiàn)，記為ga(h)，采用廣義高斯分布模型對(duì)的顏色分布進(jìn)行擬合，擬合得到的擬合曲線(xiàn)，記為gb(h)，其中，αl表示擬合曲線(xiàn)gl(h)的尺度參數(shù)，βl表示擬合曲線(xiàn)gl(h)的形狀參數(shù)，αa表示擬合曲線(xiàn)ga(h)的尺度參數(shù)，βa表示擬合曲線(xiàn)ga(h)的形狀參數(shù)，αb表示擬合曲線(xiàn)gb(h)的尺度參數(shù)，βb表示擬合曲線(xiàn)gb(h)的形狀參數(shù)，①_3g、將在ycbcr顏色空間的三個(gè)分量分別記為{yk(x,y)}、{uk(x,y)}和{vk(x,y)}，其中，yk(x,y)表示{yk(x,y)}中坐標(biāo)位置為(x,y)的像素點(diǎn)的像素值，uk(x,y)表示{uk(x,y)}中坐標(biāo)位置為(x,y)的像素點(diǎn)的像素值，vk(x,y)表示{vk(x,y)}中坐標(biāo)位置為(x,y)的像素點(diǎn)的像素值；①_3h、對(duì){yk(x,y)}進(jìn)行歸一化操作，將{yk(x,y)}經(jīng)歸一化操作后得到的圖像記為將中坐標(biāo)位置為(x,y)的像素點(diǎn)的像素值記為并對(duì){uk(x,y)}進(jìn)行歸一化操作，將{uk(x,y)}經(jīng)歸一化操作后得到的圖像記為將中坐標(biāo)位置為(x,y)的像素點(diǎn)的像素值記為對(duì){vk(x,y)}進(jìn)行歸一化操作，將{vk(x,y)}經(jīng)歸一化操作后得到的圖像記為將中坐標(biāo)位置為(x,y)的像素點(diǎn)的像素值記為其中，表示{yk(x,y)}中的所有像素點(diǎn)的像素值的均值，表示{yk(x,y)}中的所有像素點(diǎn)的像素值的標(biāo)準(zhǔn)差，表示{uk(x,y)}中的所有像素點(diǎn)的像素值的均值，表示{uk(x,y)}中的所有像素點(diǎn)的像素值的標(biāo)準(zhǔn)差，表示{vk(x,y)}中的所有像素點(diǎn)的像素值的均值，表示{vk(x,y)}中的所有像素點(diǎn)的像素值的標(biāo)準(zhǔn)差，①_3i、采用廣義高斯分布模型對(duì)的顏色分布進(jìn)行擬合，擬合得到的擬合曲線(xiàn)，記為gy(h)，并采用廣義高斯分布模型對(duì)的顏色分布進(jìn)行擬合，擬合得到的擬合曲線(xiàn)，記為gu(h)，采用廣義高斯分布模型對(duì)的顏色分布進(jìn)行擬合，擬合得到的擬合曲線(xiàn)，記為gv(h)，其中，αy表示擬合曲線(xiàn)gy(h)的尺度參數(shù)，βy表示擬合曲線(xiàn)gy(h)的形狀參數(shù)，αu表示擬合曲線(xiàn)gu(h)的尺度參數(shù)，βu表示擬合曲線(xiàn)gu(h)的形狀參數(shù)，αv表示擬合曲線(xiàn)gv(h)的尺度參數(shù)，βv表示擬合曲線(xiàn)gv(h)的形狀參數(shù)，①_3j、將αr、βr、αg、βg、αb、βb、αl、βl、αa、βa、αb、βb、αy、βy、αu、βu、αv和βv按序排列，得到其中，符號(hào)“[]”為矢量表示符號(hào)。與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明的優(yōu)點(diǎn)在于：本發(fā)明方法考慮了自然場(chǎng)景統(tǒng)計(jì)特征和顏色統(tǒng)計(jì)特征對(duì)色調(diào)映射的影響，提取出色調(diào)映射圖像的全局特征矢量，然后利用支持向量回歸對(duì)訓(xùn)練圖像集中的所有色調(diào)映射圖像的全局特征矢量進(jìn)行訓(xùn)練，構(gòu)造質(zhì)量預(yù)測(cè)模型；在測(cè)試階段，通過(guò)計(jì)算用作測(cè)試的色調(diào)映射圖像的全局特征矢量，并根據(jù)訓(xùn)練階段構(gòu)造的質(zhì)量預(yù)測(cè)模型，預(yù)測(cè)得到該色調(diào)映射圖像的質(zhì)量客觀(guān)評(píng)價(jià)預(yù)測(cè)值，由于獲得的全局特征矢量信息具有較強(qiáng)的穩(wěn)定性，且能夠較好地反映色調(diào)映射圖像的質(zhì)量變化情況，因此有效地提高了客觀(guān)評(píng)價(jià)結(jié)果與主觀(guān)感知之間的相關(guān)性。附圖說(shuō)明圖1為本發(fā)明方法的總體實(shí)現(xiàn)框圖。具體實(shí)施方式以下結(jié)合附圖實(shí)施例對(duì)本發(fā)明作進(jìn)一步詳細(xì)描述。本發(fā)明提出的一種基于全局特征的色調(diào)映射圖像質(zhì)量客觀(guān)評(píng)價(jià)方法，其總體實(shí)現(xiàn)框圖如圖1所示，其包括訓(xùn)練階段和測(cè)試階段兩個(gè)過(guò)程。所述的訓(xùn)練階段過(guò)程的具體步驟為：①_1、選取n幅色調(diào)映射圖像構(gòu)成訓(xùn)練圖像集，記為其中，n>1，在本實(shí)施例中選取tmid數(shù)據(jù)庫(kù)中的120幅色調(diào)映射圖像、選取espl-live數(shù)據(jù)庫(kù)中的1811幅色調(diào)映射圖像，1≤k≤n，表示中的第k幅色調(diào)映射圖像，中的每幅色調(diào)映射圖像的寬度為w，且高度為h。①_2、計(jì)算中的每幅色調(diào)映射圖像的自然場(chǎng)景統(tǒng)計(jì)(scenenaturalness)特征矢量，將的自然場(chǎng)景統(tǒng)計(jì)特征矢量記為其中，的維數(shù)為5×1。在本實(shí)施例中，步驟①_2中的的獲取過(guò)程為：①_2a、計(jì)算中的每幅色調(diào)映射圖像中的所有像素點(diǎn)的像素值的均值，將中的所有像素點(diǎn)的像素值的均值記為ρ，然后計(jì)算中的每幅色調(diào)映射圖像中的所有像素點(diǎn)的像素值的標(biāo)準(zhǔn)差，將中的所有像素點(diǎn)的像素值的標(biāo)準(zhǔn)差記為δ，接著計(jì)算中的每幅色調(diào)映射圖像中的所有像素點(diǎn)的像素值的偏度，將中的所有像素點(diǎn)的像素值的偏度記為θ，并計(jì)算中的每幅色調(diào)映射圖像中的所有像素點(diǎn)的像素值的峰度，將中的所有像素點(diǎn)的像素值的峰度記為κ，再計(jì)算中的每幅色調(diào)映射圖像中的所有像素點(diǎn)的像素值的熵，將中的所有像素點(diǎn)的像素值的熵記為η，其中，1≤x≤w,1≤y≤h，表示中坐標(biāo)位置為(x,y)的像素點(diǎn)的像素值，0≤g≤255，pg表示中的所有像素點(diǎn)的像素值中屬于第g個(gè)密度值的概率密度函數(shù)值，①_2b、通過(guò)對(duì)中的所有色調(diào)映射圖像各自中的所有像素點(diǎn)的像素值的均值進(jìn)行高斯分布擬合，擬合得到中的所有色調(diào)映射圖像的均值高斯分布擬合曲線(xiàn)，然后根據(jù)擬合得到的均值高斯分布擬合曲線(xiàn)獲得ρ的擬合值，記為fρ，同樣，通過(guò)對(duì)中的所有色調(diào)映射圖像各自中的所有像素點(diǎn)的像素值的標(biāo)準(zhǔn)差進(jìn)行高斯分布擬合，擬合得到中的所有色調(diào)映射圖像的標(biāo)準(zhǔn)差高斯分布擬合曲線(xiàn)，然后根據(jù)擬合得到的標(biāo)準(zhǔn)差高斯分布擬合曲線(xiàn)獲得δ的擬合值，記為fδ，通過(guò)對(duì)中的所有色調(diào)映射圖像各自中的所有像素點(diǎn)的像素值的偏度進(jìn)行高斯分布擬合，擬合得到中的所有色調(diào)映射圖像的偏度高斯分布擬合曲線(xiàn)，然后根據(jù)擬合得到的偏度高斯分布擬合曲線(xiàn)獲得θ的擬合值，記為fθ，通過(guò)對(duì)中的所有色調(diào)映射圖像各自中的所有像素點(diǎn)的像素值的峰度進(jìn)行高斯分布擬合，擬合得到中的所有色調(diào)映射圖像的峰度高斯分布擬合曲線(xiàn)，然后根據(jù)擬合得到的峰度高斯分布擬合曲線(xiàn)獲得κ的擬合值，記為fκ，通過(guò)對(duì)中的所有色調(diào)映射圖像各自中的所有像素點(diǎn)的像素值的熵進(jìn)行高斯分布擬合，擬合得到中的所有色調(diào)映射圖像的熵高斯分布擬合曲線(xiàn)，然后根據(jù)擬合得到的熵高斯分布擬合曲線(xiàn)獲得η的擬合值，記為fη，其中，μρ和σρ表示均值高斯分布擬合曲線(xiàn)的參數(shù)值，在本實(shí)施例中取μρ＝121.70、σρ＝36.11，exp()表示以自然基數(shù)e為底的指數(shù)函數(shù)，μδ和σδ表示標(biāo)準(zhǔn)差高斯分布擬合曲線(xiàn)的參數(shù)值，在本實(shí)施例中取μδ＝56.47、σδ＝18.43，μθ和σθ表示偏度高斯分布擬合曲線(xiàn)的參數(shù)值，在本實(shí)施例中取μθ＝0.15、σθ＝0.89，μκ和λκ表示峰度高斯分布擬合曲線(xiàn)的參數(shù)值，在本實(shí)施例中取μκ＝2.82、λκ＝18.86，μη和ση表示熵高斯分布擬合曲線(xiàn)的參數(shù)值，在本實(shí)施例中取μη＝7.56、ση＝0.27。①_2c、將fρ、fδ、fθ、fκ和fη按序排列，得到其中，符號(hào)“[]”為矢量表示符號(hào)。①_3、計(jì)算中的每幅色調(diào)映射圖像的顏色統(tǒng)計(jì)(chromaticinformation)特征矢量，將的顏色統(tǒng)計(jì)特征矢量記為其中，的維數(shù)為18×1。在本實(shí)施例中，步驟①_3中的的獲取過(guò)程為：①_3a、將在rgb顏色空間的三個(gè)分量分別記為{rk(x,y)}、{gk(x,y)}和{bk(x,y)}，其中，1≤x≤w,1≤y≤h，rk(x,y)表示{rk(x,y)}中坐標(biāo)位置為(x,y)的像素點(diǎn)的像素值，gk(x,y)表示{gk(x,y)}中坐標(biāo)位置為(x,y)的像素點(diǎn)的像素值，bk(x,y)表示{bk(x,y)}中坐標(biāo)位置為(x,y)的像素點(diǎn)的像素值。①_3b、對(duì){rk(x,y)}進(jìn)行歸一化操作，將{rk(x,y)}經(jīng)歸一化操作后得到的圖像記為將中坐標(biāo)位置為(x,y)的像素點(diǎn)的像素值記為并對(duì){gk(x,y)}進(jìn)行歸一化操作，將{gk(x,y)}經(jīng)歸一化操作后得到的圖像記為將中坐標(biāo)位置為(x,y)的像素點(diǎn)的像素值記為對(duì){bk(x,y)}進(jìn)行歸一化操作，將{bk(x,y)}經(jīng)歸一化操作后得到的圖像記為將中坐標(biāo)位置為(x,y)的像素點(diǎn)的像素值記為其中，表示{rk(x,y)}中的所有像素點(diǎn)的像素值的均值，表示{rk(x,y)}中的所有像素點(diǎn)的像素值的標(biāo)準(zhǔn)差，表示{gk(x,y)}中的所有像素點(diǎn)的像素值的均值，表示{gk(x,y)}中的所有像素點(diǎn)的像素值的標(biāo)準(zhǔn)差，表示{bk(x,y)}中的所有像素點(diǎn)的像素值的均值，表示{bk(x,y)}中的所有像素點(diǎn)的像素值的標(biāo)準(zhǔn)差，①_3c、采用現(xiàn)有的廣義高斯分布(ggd)模型對(duì)的顏色分布進(jìn)行擬合，擬合得到的擬合曲線(xiàn)，記為gr(h)，并采用現(xiàn)有的廣義高斯分布(ggd)模型對(duì)的顏色分布進(jìn)行擬合，擬合得到的擬合曲線(xiàn)，記為gg(h)，采用現(xiàn)有的廣義高斯分布(ggd)模型對(duì)的顏色分布進(jìn)行擬合，擬合得到的擬合曲線(xiàn)，記為gb(h)，其中，0≤h≤255，αr表示擬合曲線(xiàn)gr(h)的尺度參數(shù)，βr表示擬合曲線(xiàn)gr(h)的形狀參數(shù)，exp()表示以自然基數(shù)e為底的指數(shù)函數(shù)，符號(hào)“||”為取絕對(duì)值符號(hào)，t為積分變量，αg表示擬合曲線(xiàn)gg(h)的尺度參數(shù)，βg表示擬合曲線(xiàn)gg(h)的形狀參數(shù)，αb表示擬合曲線(xiàn)gb(h)的尺度參數(shù)，βb表示擬合曲線(xiàn)gb(h)的形狀參數(shù)，①_3d、將在cielab顏色空間的三個(gè)分量分別記為{lk(x,y)}、{ak(x,y)}和{bk(x,y)}，其中，lk(x,y)表示{lk(x,y)}中坐標(biāo)位置為(x,y)的像素點(diǎn)的像素值，ak(x,y)表示{ak(x,y)}中坐標(biāo)位置為(x,y)的像素點(diǎn)的像素值，bk(x,y)表示{bk(x,y)}中坐標(biāo)位置為(x,y)的像素點(diǎn)的像素值。①_3e、對(duì){lk(x,y)}進(jìn)行歸一化操作，將{lk(x,y)}經(jīng)歸一化操作后得到的圖像記為將中坐標(biāo)位置為(x,y)的像素點(diǎn)的像素值記為并對(duì){ak(x,y)}進(jìn)行歸一化操作，將{ak(x,y)}經(jīng)歸一化操作后得到的圖像記為將中坐標(biāo)位置為(x,y)的像素點(diǎn)的像素值記為對(duì){bk(x,y)}進(jìn)行歸一化操作，將{bk(x,y)}經(jīng)歸一化操作后得到的圖像記為將中坐標(biāo)位置為(x,y)的像素點(diǎn)的像素值記為其中，表示{lk(x,y)}中的所有像素點(diǎn)的像素值的均值，表示{lk(x,y)}中的所有像素點(diǎn)的像素值的標(biāo)準(zhǔn)差，表示{ak(x,y)}中的所有像素點(diǎn)的像素值的均值，表示{ak(x,y)}中的所有像素點(diǎn)的像素值的標(biāo)準(zhǔn)差，表示{bk(x,y)}中的所有像素點(diǎn)的像素值的均值，表示{bk(x,y)}中的所有像素點(diǎn)的像素值的標(biāo)準(zhǔn)差，①_3f、采用現(xiàn)有的廣義高斯分布(ggd)模型對(duì)的顏色分布進(jìn)行擬合，擬合得到的擬合曲線(xiàn)，記為gl(h)，并采用現(xiàn)有的廣義高斯分布(ggd)模型對(duì)的顏色分布進(jìn)行擬合，擬合得到的擬合曲線(xiàn)，記為ga(h)，采用現(xiàn)有的廣義高斯分布(ggd)模型對(duì)的顏色分布進(jìn)行擬合，擬合得到的擬合曲線(xiàn)，記為gb(h)，其中，αl表示擬合曲線(xiàn)gl(h)的尺度參數(shù)，βl表示擬合曲線(xiàn)gl(h)的形狀參數(shù)，αa表示擬合曲線(xiàn)ga(h)的尺度參數(shù)，βa表示擬合曲線(xiàn)ga(h)的形狀參數(shù)，αb表示擬合曲線(xiàn)gb(h)的尺度參數(shù)，βb表示擬合曲線(xiàn)gb(h)的形狀參數(shù)，①_3g、將在ycbcr顏色空間的三個(gè)分量分別記為{yk(x,y)}、{uk(x,y)}和{vk(x,y)}，其中，yk(x,y)表示{yk(x,y)}中坐標(biāo)位置為(x,y)的像素點(diǎn)的像素值，uk(x,y)表示{uk(x,y)}中坐標(biāo)位置為(x,y)的像素點(diǎn)的像素值，vk(x,y)表示{vk(x,y)}中坐標(biāo)位置為(x,y)的像素點(diǎn)的像素值。①_3h、對(duì){yk(x,y)}進(jìn)行歸一化操作，將{yk(x,y)}經(jīng)歸一化操作后得到的圖像記為將中坐標(biāo)位置為(x,y)的像素點(diǎn)的像素值記為并對(duì){uk(x,y)}進(jìn)行歸一化操作，將{uk(x,y)}經(jīng)歸一化操作后得到的圖像記為將中坐標(biāo)位置為(x,y)的像素點(diǎn)的像素值記為對(duì){vk(x,y)}進(jìn)行歸一化操作，將{vk(x,y)}經(jīng)歸一化操作后得到的圖像記為將中坐標(biāo)位置為(x,y)的像素點(diǎn)的像素值記為其中，表示{yk(x,y)}中的所有像素點(diǎn)的像素值的均值，表示{yk(x,y)}中的所有像素點(diǎn)的像素值的標(biāo)準(zhǔn)差，表示{uk(x,y)}中的所有像素點(diǎn)的像素值的均值，表示{uk(x,y)}中的所有像素點(diǎn)的像素值的標(biāo)準(zhǔn)差，表示{vk(x,y)}中的所有像素點(diǎn)的像素值的均值，表示{vk(x,y)}中的所有像素點(diǎn)的像素值的標(biāo)準(zhǔn)差，①_3i、采用現(xiàn)有的廣義高斯分布(ggd)模型對(duì)的顏色分布進(jìn)行擬合，擬合得到的擬合曲線(xiàn)，記為gy(h)，并采用現(xiàn)有的廣義高斯分布(ggd)模型對(duì)的顏色分布進(jìn)行擬合，擬合得到的擬合曲線(xiàn)，記為gu(h)，采用現(xiàn)有的廣義高斯分布(ggd)模型對(duì)的顏色分布進(jìn)行擬合，擬合得到的擬合曲線(xiàn)，記為gv(h)，其中，αy表示擬合曲線(xiàn)gy(h)的尺度參數(shù)，βy表示擬合曲線(xiàn)gy(h)的形狀參數(shù)，αu表示擬合曲線(xiàn)gu(h)的尺度參數(shù)，βu表示擬合曲線(xiàn)gu(h)的形狀參數(shù)，αv表示擬合曲線(xiàn)gv(h)的尺度參數(shù)，βv表示擬合曲線(xiàn)gv(h)的形狀參數(shù)，①_3j、將αr、βr、αg、βg、αb、βb、αl、βl、αa、βa、αb、βb、αy、βy、αu、βu、αv和βv按序排列，得到其中，符號(hào)“[]”為矢量表示符號(hào)。①_4、將中的每幅色調(diào)映射圖像的自然場(chǎng)景統(tǒng)計(jì)特征矢量和顏色統(tǒng)計(jì)特征矢量構(gòu)成中的每幅色調(diào)映射圖像的全局特征矢量，將的全局特征矢量記為fk，其中，fk的維數(shù)為23×1，符號(hào)“[]”為矢量表示符號(hào)，表示將和連接起來(lái)形成一個(gè)全局特征矢量。①_5、將中的所有色調(diào)映射圖像各自的全局特征矢量和平均主觀(guān)評(píng)分差值構(gòu)成訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)集合，訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)集合中包含n個(gè)全局特征矢量和n個(gè)平均主觀(guān)評(píng)分差值；然后采用支持向量回歸作為機(jī)器學(xué)習(xí)的方法，對(duì)訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)集合中的所有全局特征矢量進(jìn)行訓(xùn)練，使得經(jīng)過(guò)訓(xùn)練得到的回歸函數(shù)值與平均主觀(guān)評(píng)分差值之間的誤差最小，擬合得到最優(yōu)的權(quán)重矢量wopt和最優(yōu)的偏置項(xiàng)bopt；接著利用最優(yōu)的權(quán)重矢量wopt和最優(yōu)的偏置項(xiàng)bopt，構(gòu)造質(zhì)量預(yù)測(cè)模型，記為f(f)，其中，f()為函數(shù)表示形式，f用于表示色調(diào)映射圖像的全局特征矢量，且作為質(zhì)量預(yù)測(cè)模型的輸入矢量，(wopt)t為wopt的轉(zhuǎn)置，為f的線(xiàn)性函數(shù)。所述的測(cè)試階段過(guò)程的具體步驟為：②對(duì)于任意一幅用作測(cè)試的色調(diào)映射圖像itest，按照步驟①_2至步驟①_4相同的操作，獲取itest的全局特征矢量，記為ftest；然后根據(jù)訓(xùn)練階段構(gòu)造的質(zhì)量預(yù)測(cè)模型對(duì)ftest進(jìn)行測(cè)試，預(yù)測(cè)得到ftest對(duì)應(yīng)的預(yù)測(cè)值，將該預(yù)測(cè)值作為itest的質(zhì)量客觀(guān)評(píng)價(jià)預(yù)測(cè)值，記為qtest，其中，itest的寬度為w'，且高度為h'，w'可與w相同或不相同，h'可與h相同或不相同，ftest的維數(shù)為23×1，表示ftest的線(xiàn)性函數(shù)。在本實(shí)施例中，采用加拿大滑鐵盧大學(xué)建立的tmid數(shù)據(jù)庫(kù)和美國(guó)德克薩斯大學(xué)奧斯汀分校建立的espl-live數(shù)據(jù)庫(kù)作為色調(diào)映射圖像數(shù)據(jù)庫(kù)，tmid數(shù)據(jù)庫(kù)包括120幅色調(diào)映射圖像，espl-live數(shù)據(jù)庫(kù)包括1811幅色調(diào)映射圖像。利用評(píng)估圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法的2個(gè)常用客觀(guān)參量作為評(píng)價(jià)指標(biāo)，即非線(xiàn)性回歸條件下的pearson線(xiàn)性相關(guān)系數(shù)(pearsonlinearcorrelationcoefficient，plcc)和spearman秩等級(jí)相關(guān)系數(shù)(spearmanrankordercorrelationcoefficient，srocc)。plcc和srocc越高說(shuō)明本發(fā)明方法的評(píng)價(jià)結(jié)果與平均主觀(guān)評(píng)分差值的相關(guān)性越好。表1給出了本發(fā)明方法得到的質(zhì)量客觀(guān)評(píng)價(jià)預(yù)測(cè)值與平均主觀(guān)評(píng)分差值之間的相關(guān)性，從表1中可以看出，采用本發(fā)明方法得到的色調(diào)映射圖像的質(zhì)量客觀(guān)評(píng)價(jià)預(yù)測(cè)值與平均主觀(guān)評(píng)分差值之間的相關(guān)性是很高的，表明客觀(guān)評(píng)價(jià)結(jié)果與人眼主觀(guān)感知的結(jié)果較為一致，足以說(shuō)明本發(fā)明方法的有效性。表1采用本發(fā)明方法得到的質(zhì)量客觀(guān)評(píng)價(jià)預(yù)測(cè)值與平均主觀(guān)評(píng)分差值之間的相關(guān)性數(shù)據(jù)庫(kù)plccsrocctmid0.7440.698espl-live0.6390.629當(dāng)前第1頁(yè)12