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附录A 外文译文

改善整体对比度和局部细节的双目色调映射

摘 要

色调映射是一种常用的技术，它将高动态范围(HDR)图像中的一组颜色映射到低动态范围(LDR)图像中的另一组颜色，以满足打印输出、LCD监视器和投影仪的需要。遗憾的是，在动态范围压缩过程中，一般不能同时保留整体对比度和局部细节。近年来，随着立体视觉设备的广泛应用，人们提出了双目色调映射的概念。但现有研究缺乏双目感知研究，无法生成呈现最多视觉内容的最佳双目对。本文提出了一种新的基于视觉感知的双目色调映射方法，通过设计一个双目感知度量，从一幅呈现最多视觉内容的HDR图像中生成一个最佳的双目图像对（同时生成左右两幅图像）。我们的方法在视觉和时间性能方面都优于现有的方法。

关键字：感知，图像处理

1.引言

色调映射是一种常用的技术，它将高动态范围(HDR)图像中的一组颜色映射到低动态范围(LDR)图像中的另一组颜色，以满足打印输出、LCD监视器和投影仪的需要。不幸的是，由于动态范围的减小，色调映射导致了不可避免的信息丢失。在动态范围压缩过程中，总体对比度和局部细节一般不能同时保留（图 1（a）） [RGP*04].为了保持整体对比度，极暗（最小照度）或极亮（最大照度）区域的细节将会丢失（图1的右图像（b））。为了保留极端光照区域的细节，图像将看起来“平坦”（图1的左侧图像（b））。

近年来，随着立体设备的应用越来越广泛，Yang等人提出了双目色调映射的概念 艾尔。[YZWH12]。关键是将一幅HDR图像映射到两幅具有不同色调映射参数的LDR图像上，一幅作为左图像，另一幅作为右图像，这样就可以用双目LDR图像对呈现出更多人类可感知的视觉内容（图11（b））比任何单个LDR图像（图1（a）或图中任一图像。1（b））。现有文献表明，当左图像和右图像颜色不同且对比度，通过经由立体眼镜观察双目图像对而融合的视觉是非线性组合，其可能能够保留来自两个视图的内容。给定HDR图像和任何色调映射的LDR图像，Yang等人。提出通过优化框架，在保持LDR图像对的双目融合性的同时，从HDR输入中寻找与已有的LDR图像具有最大视觉差异的色调映射的另一个LDR图像。然而，他们的方法存在三大问题。首先，他们的方法需要固定一个视图并优化另一个视图，因此无法从给定的HDR图像中同时获得最优的双目对。第二，他们不是直接测量生成的双目对中的视觉内容量，而是测量两幅图像之间的视觉差异，并假设视觉差异大表示视觉内容更多，事实可能并非如此。一个例子如图所示。 2（a）。左右图像都有较高的整体对比度和压缩的局部细节，同时左右图像的视觉差异也相当大。然而，局部细节在两种视图中都没有得到保留，因此在融合后的视图中也会丢失。第三，他们的方法是基于可见差分预测器(VDP)的，这是相当慢的。

为了解决上述问题，本文提出了一种新的基于感知的一种双目色调映射方法，其可从呈现最多视觉内容的HDR图像生成最佳双目图像对（左图像和右图像）。

图1.单核LDR与双眼LDR对

图2.与现有方法的比较[YZWH12]

通过设计一个双目感知度量。与Yang等人的方法相比，我们的方法有三大优点。首先，对于任意给定的HDR输入，我们的方法自动地同时获得一个最佳的双目图像对，即左右两幅图像。其次，我们提出了一种双目感知度量，代替了测量左右两幅图像之间的视觉差异，直接评估一幅双目图像对的视觉内容量，从而得到具有最大视觉内容的最优双目图像对。第三，在不使用VDP的情况下，我们的方法执行效率更高。

我们的双目感知度量是基于整体对比度和局部细节是双目感知中增强视觉内容的两个最重要的元素这一发现而设计的。呈现最大视觉内容的最佳双目图像对应该同时包含最大的整体对比度和最大的局部细节，同时保持双目的融合性。由于人类倾向于在融合的视觉中保持来自左图像和右图像的视觉，所以可以鼓励左图像和右图像以单独的方式保持整体对比度和局部细节。即，我们可能鼓励左图像尽可能地保留局部细节，鼓励右图像尽可能地保留整体对比度，同时双目可熔。在实践中，我们将问题表述为一个能量函数由三项组成的最优化问题:对比度保持项、细节保持项和融合项。通过优化这三个条件，我们能够获得一个双目图像，保持最大的视觉内容，同时是可熔的。

为了验证我们的方法，我们将它应用在不同类型和内容的HDR图像上。进行了定性和定量评价，并进行了用户研究。统计表明，我们的方法在视觉和时间性能方面都优于现有的方法。我们的贡献可概括如下:

我们首次尝试从输入的HDR图像同时生成最优的左、右图像对。

我们提出了一种基于整体对比度和局部细节来测量视觉内容量的双目感知度量。

我们的方法在视觉和时间性能方面都优于现有的方法。

2.相关作品

相关工作大致可归为色调映射算子、可见差预测器、双目感知。

2.1色调映射运算符

各种色调映射技术已经被提出来将HDR图像映射到LDR图像。一项全面的研究 由Reinhard等人主持。[RWPD05]. 特别是Durand等人。提出了一种双侧色调映射算子，将图像分解为基本层和细节层，其中基本层可以通过操作来改变整体对比度[DD02].法布曼等人。提出了一种基于加权最小二乘(WLS)框架的多尺度色调和细节分解和处理方法[FFLS08]. 为了在不引入伪影的情况下处理不同尺度的图像细节，采用了局部拉普拉斯滤波 [PHK11, APH* 14] 提出了一种能够有效工作的方法。

而上述色调映射算子被设计用于将HDR图像映射到单个LDR图像，Yang等人。提出了一种通过固定一个视图和优化视图的双目映射策略其他[YZWH12].然而，正如我们在前一节中所示，Yang等人的方法不控制所生成的双目对中的视觉内容的量，因此无法生成从HDR图像中保留最大视觉内容的最佳双目图像对。 相比较而言，我们的方法也从HDR图像生成一个双目LDR图像对，但是通过一个优化，同时生成一个保留最大视觉内容的最优图像对。而我们的方法是基于双侧音调映射算子的[DD02]，我们可以用其他的音调映射算子来代替它，甚至多个算子的组合来达到更好的效果，但是由于其他音调映射算子的复杂性，需要对时间性能进行权衡。

2.2可见差分预测器

预测失真的可见性是一个具有挑战性的问题。关注于空间对比度建模的各种可见性度量 建议的敏感度[ZW97, Lub95, DAL92, MKRH11]。特别地，Zhang和Wandell提出了sCIELab度量，其在预滤波CIELab编码像素之前利用空间-色对比敏感度函数，以便计算能见度图[ZW97]。视觉识别模型 [Lub95]，可见差异预测器(VDP) [DAL92]，和HDR-VDP [MKRH11]用于预测更复杂图像中的可见差异。在这些研究中主要考虑的因素包括亮度适应、对比度灵敏度、对比度掩蔽和频率选择性视觉通道 [CHA13]。最近，Butteraugli被提出用于估计两幅图像的心理视觉相似性，并被作为Google的感知引导JPEG编码器Guetzli的核心部分。[AOS*17].它基于特征映射而不是低级对比度来访问工件的可见性。

Yang等人与我们的论文有着相似的目标。[YZWH12]提出通过最大化生成的图像对之间的可见差异来生成保留更多可视内容的图像对。然而，如我们所述，具有大可见差异的双目图像对可能不能保持最大的视觉内容，如图1所示。在尖锐的比较中，我们提出了一种双目感知策略来评估在一个双目图像对中呈现的视觉内容的数量。在提出的双目感知策略的基础上，我们的方法对于给定的HDR图像获得呈现最大视觉内容的最优图像对。

2.3双眼知觉

各种心理学研究已经探索了图像对的双目感知，其中亮度、轮廓和对比度是主要研究对象。双目亮度可以通过两个视图的局部亮度幅值来估计。格罗斯伯格 和Kelly进行了一项关于亮度感知的调查[GK99]研究了一系列参数化亮度模型 [LEV65, ENG69, DWL74, CR78, LEG84]。这些研究表明，一对图像的双目亮度近似为一个线性组合，只要两个视图彼此之间没有太大差异。因此，双目望远镜的整体对比度pair近似为两者的平均整体对比度观景。与亮度感知不同的是，对比度感知指的是单目视图中的对比度（局部细节） 通常会抑制另一个[WIL17]。这表明双目图像对的融合视觉倾向于保留来自两幅图像的局部细节。米斯等人。进行了一项对比感知[MGB06]的调查，研究了一系列参数化对比模型 [LR81, MH04, MGB05, MG05]。此外，蔡等人。[HCZH*15] 探讨了双目光泽效应（融合视觉某些部分的显着光泽）增强视觉信息的能力。在现有的研究中还探讨了双目融合性 [YZWH12] 基于一系列心理学研究 [LEV65,LTS92,SG00]。Yang等人提出了一种双目视觉舒适性预测(BVCP)指标来衡量双目图像对的融合性。[YZWH12]。在BVCP的基础上，对双眼融合性进行了研究[SMHW16]。在评估图像对的双目融合度时，我们也遵循BVCP方法，但我们将原来的二值分类改为软预测器，该软预测器预测每个像素的融合度值，同时保持对原始阈值的忠实，以适应我们的优化框架。

图3.系统概述

3.概述

我们的系统概述在图3.为了从输入的HDR图像生成一个LDR图像，我们采用了Durand等人提出的双边色调映射算子。[DD02]。这种双边色调映射算子将输出的LDR图像分解为主要捕捉图像对比度的基础层和主要捕捉细节的细节层。通过调整基本层的对比度，我们可以操纵生成的LDR图像。在我们的框架中，给定一个输入HDR图像我人类发展报告（图3（a））,我们打算生成一个双目LDR图像对 {L，R}，由左图像组成L和正确的图像 R，在保持双目可熔性的同时呈现最大的视觉内容（图3（e））。两个左边的图像L和正确的图像R是否从输入HDR图像中映射色调我人类发展报告, 使用不同的色调映射运算符作为

映射的双侧音调映射算子在哪里。其中是双边色调映射算子，将HDR图像映射到LDR图像。为双边色调映射算子中使用的参数，分别表示分解后 的基层在左右图像中的对比度，对生成的双目图像对{LR}进行优化，我们实际上是在优化相应的色调映射参数和 。注意，我们在双边调映射运算符转换为建议的默认值，因为它们对生成的结果影响很小。

注意，虽然我们的方法是基于双边色调映射算子的，但实际上我们可以用其他色调映射算子来替换它，只要算子具有能够有效

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