高動態(tài)范圍（HDR）成像技術(shù)的發(fā)展改變了傳統(tǒng)的圖像顯示的方式,帶給人們更真實的視覺體驗,在電影、醫(yī)療、家庭娛樂等眾多領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。HDR視頻圖像從采集到顯示的過程中,普遍存在編碼失真,針對該失真的HDR視頻圖像質(zhì)量評價方法比較匱乏。本文研究人眼感知對編碼失真的HDR視頻圖像質(zhì)量評價的影響,主要研究內(nèi)容如下:（1）提出一種基于張量域感知特征的無參考HDR圖像質(zhì)量評價方法。首先通過張量分解得到同時含有亮度失真和色度失真的張量子帶圖;然后從視覺生成的角度出發(fā),采用自回歸（AR）預(yù)測模型模擬人腦對張量子帶圖的視覺生成過程,得到張量子帶圖的感知預(yù)測圖像;最后采用AR系數(shù)表征HDR圖像的張量域感知預(yù)測特征,結(jié)合張量子帶圖及其感知預(yù)測圖的動態(tài)范圍、亮區(qū)域占比2個HDR亮度感知特征,使用支持向量回歸（SVR）模型進行回歸映射得到圖像的客觀質(zhì)量評價分?jǐn)?shù)。在Nantes和EFPL這2個公開的HDR圖像庫上的實驗結(jié)果表明,該方法與主觀感知具有很好的一致性,評價指標(biāo)SROCC和PLCC都超過了0.93,RMSE分別為0.304 7和0.377 1。（2）構(gòu)建一個HEVC編碼失真的HDR視頻質(zhì)量評價庫。首... 

【文章來源】：寧波大學(xué)浙江省

【文章頁數(shù)】：78 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
引言
1 緒論
    1.1 選題背景與研究意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 主觀質(zhì)量評價
        1.2.2 客觀質(zhì)量評價
        1.2.3 客觀質(zhì)量評價指標(biāo)
    1.3 本學(xué)位論文創(chuàng)新點
    1.4 本文的主要研究內(nèi)容和結(jié)構(gòu)安排
2 人類視覺感知與高動態(tài)技術(shù)基礎(chǔ)
    2.1 亮度與人類視覺感知
        2.1.1 可見光
        2.1.2 對比度
    2.2 色域標(biāo)準(zhǔn)
        2.2.1 BT.709 標(biāo)準(zhǔn)
        2.2.2 BT.2020 標(biāo)準(zhǔn)
    2.3 高動態(tài)范圍視頻分發(fā)技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)
        2.3.1 Dolby Vision和 HDR10 標(biāo)準(zhǔn)
        2.3.2 HLG標(biāo)準(zhǔn)
        2.3.3 SL-HDR1 標(biāo)準(zhǔn)
    2.4 高動態(tài)范圍視頻編解碼方案
    2.5 本章小結(jié)
3 高動態(tài)范圍圖像質(zhì)量評價
    3.1 圖像的張量域變換
    3.2 圖像特征提取與特征融合
        3.2.1 感知預(yù)測特征提取
        3.2.2 亮度感知特征提取
        3.2.3 特征融合
    3.3 實驗結(jié)果與分析
        3.3.1 預(yù)測塊尺寸確定
        3.3.2 數(shù)據(jù)分析與性能比較
    3.4 本章小結(jié)
4 高動態(tài)范圍視頻質(zhì)量評價庫構(gòu)建及客觀評價方法研究
    4.1 主觀視頻質(zhì)量評價
        4.1.1 HDR原始視頻序列
        4.1.2 編碼參數(shù)和實驗設(shè)備
        4.1.3 主觀實驗方法
        4.1.4 實驗過程
        4.1.5 主觀評分處理與分析
    4.2 客觀質(zhì)量評價方法對比與分析
    4.3 高動態(tài)范圍視頻客觀質(zhì)量評價方法研究
        4.3.1 HDR視頻特征提取
        4.3.2 特征融合
        4.3.3 實驗結(jié)果與分析
    4.4 本章小結(jié)
5 總結(jié)和展望
    5.1 本文工作總結(jié)
    5.2 未來工作展望
參考文獻
在學(xué)研究成果
致謝
Abstract
摘要


【參考文獻】：
期刊論文
[1]HDR高動態(tài)范圍圖像技術(shù)及發(fā)展解讀[J]. 單子健,鄭科鵬,趙良福,滑雷,馬祥.  廣播電視信息. 2018(04)
[2]基于流形學(xué)習(xí)的高動態(tài)范圍圖像質(zhì)量評價[J]. 于嬌文,郁梅,邵華,蔣剛毅.  激光雜志. 2017(04)
[3]基于內(nèi)在生成機制的多尺度結(jié)構(gòu)相似性圖像質(zhì)量評價[J]. 孫彥景,楊玉芬,劉東林,施文娟.  電子與信息學(xué)報. 2016(01)
[4]圖像質(zhì)量評價方法研究進展[J]. 蔣剛毅,黃大江,王旭,郁梅.  電子與信息學(xué)報. 2010(01)

博士論文
[1]高動態(tài)范圍彩色圖像捕獲與顯示方法及技術(shù)研究[D]. 方競宇.浙江大學(xué) 2016

碩士論文
[1]立體視頻系統(tǒng)中的圖像質(zhì)量評價方法研究[D]. 王阿紅.寧波大學(xué) 2011



本文編號：3302160