Com base na necessidade de avaliar a qualidade da cor das imagens capturadas por dispositivos móveis, propõe-se um método automático de avaliação que integra a cor subjetiva da cena da câmera e o balanço de branco (CIQA), para extrair plenamente as características relevantes da imagem colorida e simular as características da percepção visual humana para avaliar a cor da imagem. Primeiro, utiliza-se um método que combina a transformação de características invariantes à escala (SIFT) com a transformação de transmissão para identificar a posição correspondente ao cartão padrão ColorChecker de vinte e quatro cores na imagem subjetiva; em seguida, constrói-se um modelo de mínimos quadrados da taxa de desvio, e utilizam-se os métodos de atribuição de peso por especialistas e peso de entropia para calcular a proporção de distribuição dos pesos dos indicadores de restauração de cor e balanço de branco; finalmente, por meio de valores de peso multiindicadores, o TOPSIS (Técnica para Ordem de Preferência pela Similaridade com a Solução Ideal) é aprimorado para determinar o grau de proximidade das soluções aos modelos ideais positivos e negativos típicos, realizando a classificação da qualidade da cor da imagem capturada por smartphones. Foram realizados experimentos com imagens capturadas em cenários reais e comparados com dois métodos de decisão existentes para validação. Os resultados mostram que o método proposto pode melhorar a eficiência da avaliação, economizar mão de obra e alcançar resultados de avaliação que correspondem bem ao julgamento subjetivo do olho humano.

reconhecimento de alvos;indicadores;método dos mínimos quadrados da taxa de desvio;cor;smartphone