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高动态范围(HDR, High Dynamic Range)图像包含了更高对比度、更多细节的信息，能够更好地匹配人眼对真实场景的自然性、亮度、对比度的认知特性。在数字影院、卫星遥感、下一代广播电视等方面被逐渐推广应用。然而HDR图像在常规设备显示上面临着色阶映射的不确定性和不可逆性问题，不同的映射算法对HDR图像压缩造成的失真尚待评估，用客观测评代替主观评估的方法其准确率有待提高。论文主要工作如下：1、针对HDR局部色阶映射算法的逆映射方程的不确定性和不可逆性问题，对尺度可控的对数反馈全局色阶映射算法进行了分析。算法首先基于韦伯-费希纳定律构造一个对数映射方程，然后分别采用构造对数映射方程和原有局部色阶映射方程生成LDR图像，依据所生成LDR图像之间误差最小的准则，调节尺度参数s优化所构造的对数方程。实验表明，改进后全局映射算法不仅有效的减少了局部色阶逆映射引起的失真，而且生成LDR图像质量较原有局部映射有提升。2、按照国际电信联盟(ITU-T P.910)标准，对采用对数反馈色阶映射算法得出的压缩解压后的HDR图像进行了图像质量的主观测试。主观测试获得的6264个评级分数结果表明：压缩率较大时，色阶映射算法影响解压生成图像质量的主要因素，为减小色阶映射算法对图像质量的影响，HDR图像压缩率应在0.3至0.4之间；动态范围跨度越大的图像，使用不同映射算法生成HDR图像的视觉质量测试结果差异越大；解压后的HDR图像的视觉质量取决于所选取的色阶映射算法，虽然Ashikhmin局部色阶映射算法整体表现最好，但并不是所有的局部的色阶映射算法的表现都要比全局色阶映射算法好。3、基于人眼视觉系统(HVS)对不同频率存在视觉感知差异的特性，以主观测评结果为依据，提出了对客观质量测评算法HDR-VDP-2的投票池方程的改进方法。首先利用训练集优化投票池方程中参数，然后用优化后的参数更新HDR-VDP-2算法中各频率视觉差异图的权重。对预留测试集和本文所构造有主观测试结果的图像数据库进行的主客观测试结果的吻合度对比实验，结果表明：训练所得的新权重可使图像质量的客观测试结果与主观测试结果的Pearson相关系数由0.5831提升到0.8620。改进的权重分配方案使投票池方程获得了更高的评估准确率。