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【24h】

Image-Individualized Gamut Mapping Algorithms

机译：图像个性化色域映射算法

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摘要

In this article the authors show that image quality measures can be successfully used to develop image-individualized gamut mapping algorithms. First the authors compare different image quality measures for the gamut mapping problem and then validate them using psychovisual data from four recent gamut mapping studies. The scoring function used to validate the quality measures is the hit rate, i.e., the percentage of correct choice predictions on data from psychovisual tests. Some of the image quality measures predict the observer's preferences as good as scaling methods such as Thurstone's method, which is used to evaluate the psychovisual tests. This is remarkable because the scaling methods are based on the experimental data, whereas the quality measures are independent of these data. The best performing image quality measure is used to automatically select the optimal gamut mapping algorithm for an individual image.
机译：在本文中，作者表明可以成功地使用图像质量度量来开发图像个性化的色域映射算法。首先，作者比较了针对色域映射问题的不同图像质量度量，然后使用来自四项最新色域映射研究的心理视觉数据对它们进行了验证。用于验证质量度量的评分功能是命中率，即对来自心理视觉测验的数据的正确选择预测的百分比。一些图像质量度量可以预测观察者的喜好，还可以像比例缩放方法（如瑟斯顿方法）那样来评估心理视觉测验。这是惊人的，因为缩放方法基于实验数据，而质量度量则独立于这些数据。表现最佳的图像质量度量用于自动为单个图像选择最佳的色域映射算法。

著录项

  • 来源
    《Journal of Imaging Science and Technology》 |2010年第3期|P.030201.1-030201.7|共7页
  • 作者

    Zofia Baranczuk; rnPeter Zolliker; rnJoachim Giesen;

  • 作者单位

    EMPA, Swiss Federal Laboratories for Materials Testing and Research, Duebendorf, Switzerland;

    rnEMPA, Swiss Federal Laboratories for Materials Testing and Research, Duebendorf, Switzerland;

    rnFriedrich Schiller University in Jena, Jena, Germany;

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