Resumen

La calidad de las imágenes adquiridas puede verse seguramente reducida por exposiciones inadecuadas. Por lo tanto, en muchas industrias relacionadas con la visión, como la fabricación de sensores de imagen y la videovigilancia, se necesita urgentemente un método que pueda evaluar de forma rutinaria y precisa los niveles de exposición de las imágenes. Tomando una imagen como entrada, se espera que un método de este tipo produzca un valor escalar, que puede representar el nivel de exposición perceptual global de la imagen examinada, desde extremadamente subexpuesta a extremadamente sobreexpuesta. Sin embargo, los estudios centrados en la evaluación del nivel de exposición de la imagen (IELA) son bastante esporádicos. Cabe señalar que los algoritmos o métricas ciegos NR-IQA (evaluación de la calidad de la imagen sin referencia) utilizados para medir la calidad de las imágenes distorsionadas por contraste no pueden utilizarse para IELA. La razón fundamental es que, aunque estos algoritmos pueden cuantificar la distorsión de la calidad de las imágenes, no saben si la distorsión se debe a una subexposición o a una sobreexposición. Este trabajo pretende resolver en cierta medida el problema de IELA y contribuye a ello en dos aspectos. En primer lugar, se construye una base de datos de exposición de imágenes (IEpsD) para facilitar el estudio de la IELA. IEpsD comprende 24.500 imágenes con diversos niveles de exposición, y para cada imagen se proporciona una puntuación subjetiva de exposición, que representa su nivel de exposición perceptual. En segundo lugar, dado que IELA puede formularse de forma natural como un problema de regresión, evaluamos exhaustivamente el rendimiento de las arquitecturas CNN profundas modernas para resolver esta tarea específica. Los resultados de nuestra evaluación pueden servir de referencia cuando otros investigadores desarrollen enfoques de IELA aún más sofisticados. Para facilitar a otros investigadores la reproducción de nuestros resultados, hemos publicado el conjunto de datos y el código fuente correspondiente en https://cslinzhang.github.io/imgExpo/.

• Materias:Matemáticas Análisis Matemático Álgebra Ingeniería Matemática aplicada Lógica matemática
• Subjects:mathematics Mathematical Analysis Algebra Engineering Applied Mathematics Mathematical logic
• Palabras claves:iela, imágenes, imagen, otros investigadores, evaluación del nivel de exposición de la imagen, arquitecturas modernas de cnn profunda, nivel global de exposición perceptual, evaluación de la calidad de la imagen de referencia, base de datos de exposición de la imagen, nivel de exposición perceptual
• Keywords:iela, images, image, other researchers, image exposure level assessment, modern deep cnn architectures, overall perceptual exposure level, reference image quality assessment, image exposure database, perceptual exposure level