针对高动态范围图像在亮度压缩过程中损坏色度信息,导致映射后图像明暗不同区域色偏严重的问题,提出一种基于颜色校正模型的梯度域自适应色调映射改进算法。通过建立图像亮度空间高斯金字塔并结合泊松方程恢复图像亮度;再引入色度空间颜色校正算法,在图像色差和消色差颜色之间进行线性插值,并通过计算处理前后的亮度比值调节颜色校正因子用来增强图像饱和度;最终实现自适应校正图像色度信息的功能。与Larson、Drago、Reinhard和梯度域色调映射的局部色调映射算法作对比,结果表明经改进算法处理后的图像在信息熵、对比度和平均梯度方面均有良好的优化效果,有效减少了亮度压缩引起的色偏问题,增强了图像整体色彩感观度。

彩色图像质量评价(CIQA)是目前图像质量评价(IQA)研究的一个热点。色度信息对人类视觉系统(HVS)会产生一定的影响,将RGB图像转换到另一色彩空间YIQ,将灰度图像的结构相似性指标(SSIM)、基于梯度的SSIM(GSSIM)扩展得到彩色图像的SSIM和GSSIM(即C-SSIM和C-GSSIM)。HVS是一个复杂的非线性系统,采用2种广义平均池化策略来刻画HVS特性,以提高C-SSIM、C-GSSIM及彩色图像的特征相似性(C-FSIM)的评价效果。在TID2013图像数据库中进行数值计算,结果表明:基于广义平均池化策略的C-SSIM、C-GSSIM及C-FSIM能有效提高IQA的准确率。