Creé un nuevo operador para el mapeo de tonos y necesito saber su eficiencia (calidad de imagen) en comparación con otros operadores de mapeo de tonos.
Debido a la gran diferencia entre el LDR original y la imagen HDR resultante, anteriormente se confiaba en las puntuaciones de opinión medias para evaluar los diversos algoritmos, lo que resultó ser una labor muy laboriosa.
En 2017, Aygül Salahl escribió una tesis de maestría de 87 páginas sobre sus esfuerzos para obtener la ayuda de dos docenas de sujetos para evaluar cuatro imágenes mapeadas de tonos HDR en su artículo " Estudio completo sobre mapeo de tonos de alto rango dinámico con pruebas subjetivas ", esto muestra el trabajo que se dedica a obtener puntajes de opinión promedio.
Para comparar una imagen HDR con otra, se ha utilizado el algoritmo predictor de diferencias visibles HDR (HDR-VDP), consulte dos versiones aquí y aquí . Lo que eso logra es comparar una imagen alterada con otra sin tener en cuenta el original.
Anteriormente, era difícil comparar una imagen HDR con una imagen LDR debido a la diferencia en el rango dinámico y cierta distorsión impuesta por los diversos algoritmos; Confiar en PSNR o SSIM u otras métricas tradicionales resultó poco confiable.
Los esfuerzos para aliviar esta situación fueron realizados por Jatollah Yeganeh y Zhou Wang de la Universidad de Waterloo Canadá, idearon su " Índice de calidad de imagen mapeado de tonos " (TMQI) basado en una modificación de SSIM y han publicado el código fuente de Matlab para su algoritmo. .
Esto se escribió sobre (.PDF) aquí y aquí en los documentos de Yeganeh y Wang.
En el almuerzo o descanso.