Oct, 2023

高动态范围图像渲染的感知评估与优化

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TL;DR提出了一种新的高动态范围图像质量评估模型，通过逆显示模型将 HDR 图像分解成一组具有不同曝光的 LDR 图像，然后使用现有的 LDR 图像质量模型对每个曝光进行评估，并根据曝光之间的全局质量评分来获得整体质量评分。该方法在评估 LDR 图像时具有相同的性能，并在人感知优化 HDR 新视角合成方面表现出了优势。
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发现论文，激发创造
  • 适应预训练网络用于高动态范围显示器上的图像质量评估

    本研究探索了在高动态范围（HDR）数据上训练深度学习模型进行图像质量评估（IQA）的更有效的方法，并通过添加微调和域适应将基于标准动态范围（SDR）数据的预训练模型重新定位到 HDR 数据，验证了我们的方法优于之前的基准结果，并在 HDR 输入上可靠地推广。

    May, 2024

  • HDR-ChipQA: 基于无参考的高动态范围视频质量评估

    本文提出了一种无参考视频质量模型和算法，它可以为广泛采用的 HDR 视频网络提供更好的视频质量评估，在 HDR 和 SDR 内容中均表现出优异的性能。

    Apr, 2023

  • RawHDR：单张 RAW 图像的高动态范围图像重建

    通过将更多信息的 Raw 传感器数据与现有的 8 位 LDR sRGB 图像相结合，本文提出了一种适用于 Raw 图像的模型，通过学习曝光蒙版、双强度引导和全局空间引导等方法，实现对高动态范围场景的重建，并通过大量的 Raw/HDR 数据集进行实证评估，验证了该方法的优越性。

    Sep, 2023

  • ArtHDR-Net：感知逼真且准确的 HDR 内容创作

    提出了一个基于多曝光 LDR 特征的卷积神经网络架构 ArtHDR-Net，实验结果表明 ArtHDR-Net 在 HDR-VDP-2 评分（即平均意见评分指数）方面达到了最先进的性能，同时在 PSNR 和 SSIM 方面也具有竞争性能。

    Sep, 2023

  • Deep Chain HDRI：从单幅低动态范围图像重建高动态范围图像

    本文提出了一种基于深度神经网络和卷积神经网络的新型算法来重建高动态范围图像，其方法相较于传统算法在可视化品质和峰值信噪比方面有较大幅度的提高。

    Jan, 2018

  • 不同环境条件下高动态范围视频的主观评估

    本文介绍了第一份公开的大规模主观研究，旨在预测 HDR 视频的质量，并研究失真、压缩和模糊过程对 HDR 视频质量的影响，同时分析研究了室内环境光照对 HDR 视频感知质量的影响。研究共有 66 名受试者参与，共收集到 20,000 多个意见分数。该数据集将为研究人员开发更好的 HDR 视频感知质量模型提供有价值的资源。

    Sep, 2022

  • 高动态范围成像技术在饱和补偿下对动态场景的应用

    本文提出了一种新方法，通过将运动对准问题重新制定为简单的亮度调整问题来生成对齐的多曝光特征，并采用粗糙到精细的合并策略和显式饱和度补偿来恢复饱和区域，其中使用自适应的上下文关注重建饱和区域，实验证明我们的方法在定性和定量评估方面优于现有的最先进方法。

    Aug, 2023

  • HIDRO-VQA: 高动态范围视频质量评估的标准

    通过自监督对比微调方法，将有标记的标准动态范围（SDR）视频的质量感知特征转移到无标记高动态范围（HDR）视频领域，从而实现对 HDR 视频的精确质量评估，并取得了最先进的性能。

    Nov, 2023

  • 从现实世界的 RAW 图像中高效重建 HDR

    本文提出了一种新的计算原始 HDR 数据形成管道并构建了第一个实际的原始 HDR 数据集 RealRaw-HDR，开发了一种轻量级高效的 HDR 模型 RepUNet，通过提出即插即用的运动对齐损失方法，解决了短曝光和长曝光图像之间的动作对齐问题，并在视觉质量和量化指标方面实现了最先进的性能。

    Jun, 2023

  • 图像的主客观质量评价：综述

    本文综述了传统图像信号和新兴信号（包括高动态范围（HDR）和 3-D 图像）的质量评估方法，提供了主观和客观图像质量评估的分类和综述，并评估了 9 种常用的质量评估指标在四个主观质量数据集上的表现和计算时间。本文还简要介绍了 3-D 图像质量评估，并综述了与该领域相关的问题。

    Jun, 2014