本文選題：顏色校正 + 主觀平均得分��； 參考：《電子學(xué)報(bào)》2017年07期

【摘要】：為了獲得與用戶主觀感知相一致的顏色校正算法和對校正結(jié)果進(jìn)行客觀評估,本文首先創(chuàng)建了一個針對顏色校正的數(shù)據(jù)集ICCD(Image Color Correction Database).ICCD數(shù)據(jù)集中的顏色差異涵蓋了多種類型和粒度,其中顏色差異類型包括亮度、色相、飽和度、曝光度、對比度以及RGB中的R和G通道,每類顏色差異包括3個修改粒度.本文挑選了6種具有代表性的顏色校正算法對目標(biāo)圖像進(jìn)行校正,并通過用戶調(diào)查獲得校正結(jié)果圖像的主觀平均得分值.基于ICCD數(shù)據(jù)集,本文對6種顏色校正算法的性能進(jìn)行評估,得出在大多數(shù)顏色差異和粒度上,Pitie提出的迭代顏色分布轉(zhuǎn)換算法的校正性能最好,同時具有較好的穩(wěn)定性.最后,本文對14種圖像質(zhì)量評估方法進(jìn)行評估,挑選出與已有的評估方法相比與主觀感知一致性更好的評估方法.
[Abstract]:In order to obtain a color correction algorithm consistent with the user's subjective perception and to evaluate the correction results objectively, this paper first creates a color correction dataset for color correction. The color differences in the ICCD(Image Color Correction Database).ICCD dataset cover a variety of types and granularity. The color difference types include brightness, hue, saturation, exposure, contrast and R and G channels in RGB. Each color difference includes three modified granularity. In this paper, six typical color correction algorithms are selected to correct the target image, and the subjective average score of the corrected image is obtained by user survey. Based on the ICCD data set, this paper evaluates the performance of the six color correction algorithms. It is concluded that the iterative color distribution conversion algorithm proposed by Pitie has the best correction performance and good stability in most color differences and granularity. Finally, this paper evaluates 14 image quality assessment methods, and selects a better evaluation method compared with the existing evaluation methods and subjective perception consistency.
【作者單位】： 福州大學(xué)數(shù)學(xué)與計(jì)算機(jī)科學(xué)學(xué)院;福建省網(wǎng)絡(luò)計(jì)算與智能信息處理重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(No.61300102) 福建省自然科學(xué)基金(No.2014J01233);福建省自然科學(xué)基金杰出青年科學(xué)基金(No.2015J06014)
【分類號】：TP391.41

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本文編號：1938207