HDR图像质量评估：信息、自然性和结构分析

"该资源是一篇发表在2016年3月《IEEE Transactions on Multimedia》期刊第18卷第3期的研究论文，标题为‘通过信息，自然性和结构分析对色调映射图像进行盲质量评估’。文章作者包括Ke Gu、Shiqi Wang、Guangtao Zhai、Siwei Ma、Xiaokang Yang、Weisi Lin、Wenjun Zhang和Wen Gao等，均为IEEE会员或高级会员。" 这篇论文探讨了高动态范围（HDR）成像技术在天文学、医学领域故障检测和疾病诊断中的应用，并指出随着HDR成像设备价格的亲民化，这种技术也逐渐受到数字图像处理和计算机视觉社区的关注。然而，HDR显示设备尚未普及，因此通常需要使用色调映射操作器（TMOs）将HDR图像转换为标准低动态范围（LDR）图像以供观看。 论文中提到，现有的TMOs在处理不同类型的HDR图像时效果不一，其性能很大程度上取决于图像的亮度、对比度和结构属性。由于这种局限性，开发一种能有效评估TMOs转换后的LDR图像质量的无参考（盲）质量评估方法显得至关重要。作者们提出了一种新的方法，该方法通过分析信息、自然性和结构三个方面来评估色调映射图像的质量。 1. **信息分析**：此部分可能涉及到图像的信息保真度，即检查经过TMO处理后，图像是否丢失了原始HDR图像的重要信息。这可能包括颜色、细节和纹理的保留程度。 2. **自然性分析**：自然性是指图像看起来是否符合人类视觉系统的感知。作者可能探讨了TMO处理后的图像是否仍然保持了自然的视觉效果，避免过度饱和、曝光不足或不真实的色彩。 3. **结构分析**：结构分析关注图像的几何形状和物体轮廓是否在转换过程中保持清晰，以及图像的层次感是否受到影响。这可能涉及边缘检测和图像的局部一致性。 通过对这三个方面的综合评估，该方法旨在提供一个客观的质量指标，以帮助改进TMO的设计并优化LDR图像的可视化效果。这样的工作对于确保经过色调映射的图像能准确、自然地呈现原始HDR图像的丰富信息具有重要意义，从而推动HDR成像技术在各种应用中的进一步发展。