基于结构显著性的医学图像质量评价

为提高医学图像质量预测精度,检验和优化医学图像处理算法,提出了一种基于结构显著性 的医学图像质量评价方法．首先,分别计算参考图像和失真图像的相位一致性、梯度相似性,然后计 算参考图像的结构显著性图谱,最后结合两幅图像的相位一致性信息和梯度幅度信息生成局部质 量图谱,并用结构显著性图谱作为视觉权重生成最终的图像质量分数．经医学影像质量基准库测 试,客观评估结果与主观评估结果的Ｐｅａｒｓｏｎ相关系数达到８９％,Ｓｐｅａｒｍａｎ相关系数达到８６％． 实验结果表明该方法优于传统评价方法,具有较高的可靠性．结构显著性模型不仅能反应人眼自适 应提取场景结构信息的能力,而且还能分层次地描述不同图像结构的结构性．对人眼视觉特性的研 究与应用有助于提高图像质量评价方法的可靠性．     

一种新的部分参考型图像质量评价方法

根据图像失真会引起图像内视觉敏感系数变化的特点,提出了一种新的部分参考型图像质量评价方法．利用Contourlet分解实现对图像内视觉敏感系数的提取,通过统计比较失真图像和原始图像视觉敏感系数的关系,得到对失真图像的质量评价测度．实验结果表明,该方法与主观评价方法有很好的一致性,能很好地反映人们对人眼图像的视觉感知效果．     

基于内容感知的图像缩放研究

通过一种新的图像缝隙产生算法来进行图像缩放,在保持图像内容的同时消除图像的失真.采用Sobel算子的梯度图像来刻画特征物的图像边缘来保持图像内容,使用双线性插值法以减少图像的缩放过程的失真程度.实验结果表明:该算法能在保持图像内容的同时更好地消除图像失真.     

一种基于Shearlet变换的图像质量客观评价方法

提出一种新的图像质量评价方法,将Shearlet变换捕捉视觉感知特征的能力和人类视觉系统的感知特性相结合来描述各种失真引起的图像质量的变化。该评价方法首先对参考图像和失真图像进行Shearlet分解,再对分解得到的不同尺度下的子带系数进行对比敏感度掩膜。然后根据由参考图像子带系数确定的感知阈值来计算参考图像和失真图像的各个子带中可感知到的系数所占的比例。最后通过比较失真图像相对于参考图像可感知到的系数所占比例的变化程度,综合得到图像质量的客观评价。分别在LIVE数据库和不同失真程度的图像集上对本研究算法进行有效性和合理性实验。实验表明本研究所获得的客观质量评价结果与人类的主观质量评价具有较高的一致性,能够很好地反映人类的主观感受。     

弹载SAR图像几何失真校正方法

探讨了装载在导弹上的侧视合成孔径雷达（SAR）在导弹下降飞行过程中所获取图像的几何失真校正问题．根据导弹在要求合成孔径雷达成像期间内的飞行特点．建立了SAR工作的空间几何模型；由于成像过程中．弹体高度不断减小．SAR图像存在严重的几何失真．根据成像过程中的几何关系，提出了采用子孔径RD算法获得的SAR图像几何失真的校正方法，通过仿真验证了该方法的正确性．     

基于失真模型的结构相似度图像质量评价

提出了一种基于图像失真模型及失真视觉特性的图像质量评价方法,解决了传统结构相似度（SSIM）度量不能同时有效评价不同失真强度与不同失真类型图像质量的问题.将图像失真分解为局部线性模糊及加性噪声,通过质量敏感区域加权与噪声SSIM补偿,实现各种失真类型SSIM的聚合以提高综合评价性能.实验结果表明,这种基于失真模型的区域加权SSIM能够一致评价各种失真类型、各种失真强度的图像质量,在LIVE图库上与主观评价分回归后的相关系数达到0.946 7,优于其他SSIM算法.     

图像质量评价:融合视觉特性与结构相似性指标

图像质量评价是多媒体领域的一个基本问题.在现有结构相似性方案的基础上,增加最小可辨失真和视觉显著性评价用于构造一个新的图像质量评价指标.首先,考虑到人眼视觉系统的掩蔽效应,设计了失真图像的修正模型,以Sigmoid函数为基础,利用最小可辨失真阈值和图像的像素变化绝对值构建失真图像修正模型,对失真图像进行修正,使其符合人眼的感知效果;然后,考虑到人眼视觉系统的视觉注意特性,设计了图像区域权重模型,利用视觉显著性图像表征图像感兴趣内容,作为图像不同区域的权重;最后,计算修正后的失真图像与原图像的局部结构相似性,并利用区域权重对局部区域质量进行加权平均获得全局图像的质量评价值.实验结果表明,与同类度量指标相比,本文提出的指标在评价图像局部质量方面,更符合人的主观感知效果;在主观数据拟合方面,其均方根误差、相关系数等指标都得到提升;在运行效率方面,具有一个适中的计算复杂度,远低于性能优越的度量指标的运行时间.     

基于时空注意力的双分支视频超分辨率网络

视频超分方法对多幅低分辨图像进行融合、运动补偿等处理,重构一幅高分辨率图像.基于时空注意力的双分支视频超分辨率网络对运动补偿后的低分辨率图像分配不同的权重,并且引入梯度信息避免超分辨率图像出现结构失真等问题.本网络由一个重建高分辨率图像的图像分支和一个产生高分辨率梯度图的梯度分支组成.图像分支采用一组运动补偿后的低分辨...     

基于约束抽样Hough变换的圆轮廓快速检测技术

针对Hough变换进行圆轮廓测量存在的问题,提出了一种新的Hough变换圆轮廓检测方法．该方法综合利用图像本身灰度信息和梯度信息,对图像空间的抽样进行约束与优化,减小参数的累加数目,得出图像空间中属于目标的轮廓点;并根据目标本身的性质进一步搜索,去除伪轮廓点;采用了“多对一”映射与并行算法来提高检测速度．实验结果证明应用本方法对于对比度低、有噪声污染的图像同样可以检测出真实轮廓,定位不确定度〈0．15像素,运算速度是传统随机Hough变换的2倍．     

一种彩色图像质量客观评价方法

为了研究图像质量客观评价结果与主观质量评价结果不一致的问题,依据图像的灰度直方图作为统计特征可以应用于图像质量的客观评价理论,采用数据拟合方法,研究了彩色图像的基于分量理论和色彩量化理论的颜色直方图的图像质量客观评价方法,并分别给出了拟合直方图曲线的算法步骤,根据失真图像和参考图像的拟合系数之差的权值是否在可失真范围内给出图像质量的二元评价．实验中计算基于灰度直方图拟合的灰度图像的每像素的数据差值后,可知在小于等于5×10。时失真图像质量为优,该方法和数据也适用于失真彩色图像质量的二元评价．     

灰度相关法在流动可视化图像解析中的应用

灰度相关法是一种广泛应用的图像识别方法 ,常用在流动图像的解析上 ,而图像质量与流场特性直接关系到图像解析的精度与可信赖度 .重点讨论了图像质量与错误矢量之间的关系以及流体变形与相关系数的关系     

新型遥感立体图像编码质量评价方法

提出一种新型遥感立体图像编码质量客观评价方法．全面考虑造成立体图像失真的4个主要因素:由辐射特性畸变、纹理畸变、相关性损失和几何特性畸变,建立了立体图像编码质量客观评价数学模型．实验证明,该方法性能高于常用的均方误差和峰值信噪比图像质量评价方法,用此法对遥感立体解压缩图像的质量进行评价,其结果与人眼的感知评价保持较好的一致,该方法与主观的平均评价分数法具有很强的相关性．     

一种图像畸变的显-隐式校正方法

精确的畸变校正模型是一个包含径向畸变系数(k1,k2)和切向畸变系数(p1,p2)的五次多项式,为了解决对其迭代求解的问题.提出了一种显-隐式畸变校正方法.此方法将图像畸变的显式校正和隐式校正相结合,用径向畸变系数(k1,k2)、切向畸变系数(p1,p2)和不含任何物理意义的校正因子λn构建一个显-隐式畸变校正模型.然后用最小二乘法求解此模型,进而实现图像的畸变校正.实验结果表明,此方法不但求解简单,而且精度很高.     

结合最优亮度分量的遥感图像融合方法

针对基于亮度色调饱和度变换的遥感图像融合方法中存在的光谱损失问题,提出了一种结合最优亮度分量的融合方法．根据全色图像的亮度分量,利用克隆选择算法给出每幅单光谱图像对应的全局优化权值,该权值可反映出每幅单光谱图像相对于全色图像亮度分量中所占的折中比例,从而减弱了单光谱图像间的相关性,可获得更加逼近全色图像的亮度分量;利用最优亮度分量在改进的空间分辨率增加(ARSIS)框架下获取具有高分辨率的多光谱图像．算法针对快鸟卫星图像数据的实验结果,验证了新方法在降低光谱损失和增强融合图像细节信息方面的有效性,所获得的融合后的高分辨率多光谱图像具有较小的光谱损失．     

基于自然图像统计的无参考图像质量评价

为了解决无参考图像情况下的质量评价问题,基于变换域的自然图像统计模型,提出一种适用于白噪声、高斯模糊、JPEG2000压缩等失真类型的无参考图像质量评价方法.利用自然图像Contourlet变换域子带均值间的线性关系,用失真条件下保持不变的低频子带均值预测未失真的高频子带均值,以高频子带预测均值与实际均值之间的差异计量图像的失真.结合人类视觉系统特性,对不同尺度、不同方向子带及子带内不同区域进行选取与加权,综合得到对失真图像的客观质量评价.实验表明,该质量评价测度与主观质量评价有较好的一致性,且在性能上优于峰值信噪比(PSNR).     

具有颜色保真性的彩色眼底图像增强方法

为了改善彩色眼底图像增强后颜色失真及采集过程所造成的对比度低、细节信息模糊甚至细节丢失的问题,提出一种兼顾颜色保真、亮度增强和细节增强相匹配的眼底图像增强方法.首先将RGB空间的眼底图像转换到HSV空间进行基于亮度的自适应幂律变换,以解决眼底图像亮度的平衡问题.其次,在Lab颜色空间中采用受限直方图均衡化方法提高眼底图...     

基于小波变换人脸图像融合方法的研究

利用小波高频系数区域选大法、小波区域能量选大法、小波系数区域标准差选大法、小波区域平均梯度选大法四种融合算法,通过小波变换将图像金字塔选择系数进行一系列的处理后构成融合图像信息。最后从均值、信息熵、交叉熵、扭曲程度、相关系数等方面对融合后图像进行了评价,验证了算法的可行性。     

基于单点像的光学稀疏孔径图像复原

为了定量评价光学稀疏孔径系统的图像复原效果,提出了一种以稀疏孔径系统单点像作为退化图像进行图像复原的方法.对稀疏孔径系统的单点像进行适当的复原处理,可获得类似爱里斑(即该稀疏孔径等效圆口径系统的单点像)的复原图像.通过比较该复原图像和爱里斑相似程度,即可对该复原算法(或者参数)进行评价.以法国SOLARNET光学稀疏孔径系统为例演示了上述图像复原过程.仿真结果表明,基于单点像的图像复原方法是可行的.     

基于生成式对抗网络和多级小波包卷积网络的水下图像增强算法

为了解决水下图像的雾模糊和偏色问题,针对水下图像成像模型提出基于生成式对抗网络（GAN）和改进卷积神经网络（CNN）的水下图像增强算法. 利用生成式对抗网络合成水下图像,以对配对式水下图像数据集进行有效扩充. 利用多级小波变换,以不丢失特征分辨率的方式对水下图像进行多尺度分解,然后结合卷积神经网络利用紧凑式学习方式对多尺度图像进行特征提取,并利用跳跃连接以防止梯度弥散,克服水下图像的雾模糊效应. 利用风格代价函数学习彩色图像各通道间的相关性,提高模型的色彩校正能力,克服水下图像色彩失真的问题. 实验结果表明,相较对比算法,在主观视觉和客观指标上,本研究所提算法拥有更优秀的综合性能及鲁棒性.     

桶形畸变图像的一种校正方法

通过对广角镜头拍摄的图像所产生的几何畸变的特性进行研究,结合摄像头成像原理,提出一种几何校正方法来消除广角镜头引起的桶形畸变。首先通过对广角摄像头进行标定,获得摄像头的径向畸变系数,然后根据与点到畸变图像中心的半径有关的畸变映射关系完成源图像到目标校正图像的空间坐标映射,最后通过最近邻算法完成孔洞填充得到无畸变的图像,从而实现对桶形畸变图像的校正。实验结果表明,这种校正方法对于采用广角镜头拍摄的含有桶形畸变的图像校正效果良好,并具有较好的实用价值。