HDR 图像渲染的感知评估与优化
图像与视频处理
2024-09-11 v6 计算机视觉与模式识别
摘要
高动态范围（HDR）渲染能够忠实再现自然场景中的宽亮度范围，但如何准确评估其渲染质量却相对缺乏探索。现有质量模型大多针对低动态范围（LDR）图像设计，与人类对 HDR 图像质量的感知并不一致。为填补这一空白，我们提出了一系列 HDR 质量指标，其中关键步骤是采用简单的逆显示模型将 HDR 图像分解为一组具有不同曝光的 LDR 图像。随后，这些分解出的图像通过成熟的 LDR 质量指标进行评估。我们的 HDR 质量模型具有三项显著优势：首先，它们直接继承了 LDR 质量指标的近期进展；其次，它们不依赖 HDR 图像质量的人类感知数据重新校准；第三，它们有助于对齐并优先处理特定亮度范围，以实现更准确细致的质量评估。实验结果表明，在四个 HDR 图像质量数据集上的质量评估以及 HDR 新视角合成的感知优化方面，我们的 HDR 质量指标持续优于现有模型。
引用
@article{arxiv.2310.12877,
title = {Perceptual Assessment and Optimization of HDR Image Rendering},
author = {Peibei Cao and Rafal K. Mantiuk and Kede Ma},
journal= {arXiv preprint arXiv:2310.12877},
year = {2024}
}