彩色立体图像质量评价方法

现有的大多数立体图像质量评价方法都是将彩色图像转换为灰度图像,从而丧失了色彩信息,不利于对彩色立体图像作出正确评价,针对这一问题,提出了一种彩色立体图像质量评价方法。首先,通过对参考图像对和失真图像对分别进行主成分分析(PCA)融合生成彩色图像,利用彩色小波变换分别提取彩色融合图像的低频系数;然后,把低频系数信息用四元数表示,即将低频系数的色相分量局部均值作为四元数的实部,三基色分量作为四元数的虚部,通过四元数奇异值分解得到奇异值特征向量;最后,对参考图像和失真图像的奇异值特征向量作余弦夹角、巴氏距离、卡方距离,分别作为立体图像质量评价指标。该方法在德克萨斯大学公布的对称失真立体图像库和非对称失真立体图像库分别进行验证,线性相关系数和斯皮尔曼等级相关系数(SROCC)在对称失真库中可高达0.919和0.923,与主观评价吻合度很高。     

色彩复原图像的质量评价方法

针对褪色文物数字化保护中色彩复原图像的质量评价问题,研究客观质量评价方法。结合峰值信噪比(PSNR)的计算优势与人眼视觉特征信息熵的结构特性,提出一种基于视觉特征信息熵的彩色图像质量评价方法。该方法建立带权值的质量评价函数和对应评价算法流程,利用归一化方法确定权值。通过评价算法流程计算复原的彩色图像与参考彩色图像的函数值,比较两者的相似程度。值越小,代表相似度越高,对应的复原彩色图像质量越好,以此客观判断色彩复原方法的优劣。实验通过四种性能差异复原方法的质量评价参数比较,表明评价结果与人眼视觉主观感受相一致,验证了所提方法的有效性。     

基于几何结构失真模型的图像质量评价研究

客观图像质量评价研究的目的是设计一种和视觉感知保持一致,且适用于各种失真模型的质量评价方法. 传统的结构相似度量质量评价方法忽视了自然图像本身的特点,不能很好地评判某些失真类型图像. 本文根据人眼视觉系统(Human visual system, HVS)在感知图像质量过程中的特点,探索自然图像的本征几何结构特征, 考虑像素点的方向失真、幅度失真和方差失真,提出了一种新型的基于图像几何结构失真模型的完全参考质量评价方法. 在标准数据库上的实验结果表明,本文方法适用于所有失真模型图像数据的质量评价, 计算复杂度相对较低,得到的图像客观评价结果和主观评价方法具有更好的一致性, 能够很好地反映人眼对图像质量的主观感受.     

基于变差函数全局纹理增强的结构相似度图像质量评价

为解决结构相似度算法的图像质量评价缺陷,提出了一种基于变差函数全局纹理增强的结构相似度图像质量评价。该方法首先利用改进的对数变差函数模型提取原图像和失真图像在水平0°、垂直90°和对角45°、135°四个方向的纹理信息特征,然后分别求出对应的纹理增强图像,最后改进SSIM中的结构信息来确定纹理区域的明显失真,计算得到整幅图像的VSSIM值。目前大多数的全参考评价方法不能对数据库中的所有失真类型进行评价,只能对某一类固定的失真类型来评价。本方法对LIVE数据库中的五种失真类型都适用,仿真实验表明,该算法对五种不同失真类型的评价结果具有一定的合理性,并且与主观评价数据库较为一致,其性能也优于其他质量评价模型。     

一种改进的基于结构相似度的图像质量评价方法

基于结构相似度（SSIM）的图像质量评价方法简单高效,准确性较高,评价性能优于峰值信噪比（PNSR）和均方误差（ MSE）,但SSIM模型不能较好地评价严重失真和交叉失真类型的图像。文中提出了一种改进的基于结构相似度的图像质量评价方法（ HSSIM）,该方法将直方图信息作为图像的主要结构信息,根据人眼视觉特性,利用直方图集中度来表示图像模糊度,最终计算得到图像的结构相似度值。实验结果表明,HSSIM比SSIM模型更符合人眼视觉系统特性,能更好地评价失真图像的质量。     

基于DCT系数误差的图像质量评价模型

根据人眼对图像高低频失真的敏感度不同,提出一种图像质量评价模型。将图像离散余弦变换后的频率分量分为低频和高频分量,利用低频系数变化量的绝对平方和表示低频失真量、高频系数变化量相对平方和表示高频失真量,通过2个失真量相乘得到客观评价值。实验结果表明,该模型与LIVE图库上差异主观评价分的线性相关性优于峰值信噪比和结构相似度模型。     

基于分形维数的图像质量客观评价方法研究

建立图像质量客观评价模型对于图像编码、增强、重建以及分析等领域具有重要的现实意义。鉴于传统的图像质量评价方法的评价结果与主观感知存在较大的误差等缺陷,为此从分形角度考虑,并兼顾人眼视觉特性,首先提取了分形维数作为图像质量的评价指标;然后从非线性角度来表征引起人眼视觉敏感变化的图像亮度以及纹理信息,并将能准确反映图像质量变化的空隙度参数作为有效补偿;最后采用线性回归分析直接对图像进行建模,并将分形维数差值和空隙度差值两分量表示在统一的模型中。实验证明,相对于传统的PSNR和SSIM评价指标而言,该评价模型不仅对于不同类型的失真、相同失真类型的不同失真级别的图像能够准确进行评估,而且与主观评价值（MOS）具有更好的关联性,即与人眼视觉感受具有较高的吻合性,同时能够实现对图像质量进行全面、科学的评价。     

基于流形特征相似度的感知图像质量评价

图像质量评价（Image quality assessment, IQA）的目标是利用设计的计算模型得到与主观评价一致的结果,而人类视觉感知特性是感知图像质量评价的关键.大量研究发现,认知流形和拓扑连续性是人类感知的基础即人类感知局限在低维流形之上.基于图像低维流形特征分析,本文提出了基于流形特征相似度（Manifold feature similarity, MFS）的全参考图像质量评价方法.首先,利用正交局部保持投影算法来模拟大脑的视觉处理过程获取最佳映射矩阵进而得到图像的低维流形特征,通过流形特征的相似度来表征两幅图像的结构差异,从而反映感知质量上的差异.其次,考虑亮度失真对人眼视觉感知的影响,通过图像块均值计算亮度相似度并用于评价图像的亮度失真;最后,结合两个相似度得到图像的客观质量评价值.在四个公开图像测试库上的实验结果表明,所提出方法与现有代表性的图像质量方法相比总体上具有更好的评价结果.     

基于视觉注意的全参考彩色图像质量评价方法

如何实现对图像质量的高效准确评价一直是图像和信号处理领域的一个关键问题,针对当前大多图像质量客观评价算法忽略人眼视觉系统（HVS）的影响以及只考虑灰度图像质量评估的不足,提出一种基于视觉注意模型的全参考彩色图像质量评价（IQA）算法。该算法将彩色图像视觉显著性(VS)作为相似性特征与彩色图像多通道边缘强度相似性测度相结合,最终实现对彩色图像的质量评估。LIVE2数据库中实验证明,本算法在复杂度、鲁棒性和与主观评价一致性方面都有明显优势。     

结合图像二次模糊范围和奇异值分解的无参考模糊图像质量评价

针对图像的模糊失真问题,提出一种结合图像二次模糊范围和奇异值分解的无参考图像质量评价方法.首先根据图像二次模糊范围的差异性构建参考图像;然后对失真图像与参考图像进行奇异值分解,利用奇异值向量矩阵的相似度构建失真特性向量;再结合Log-Gabor滤波器组和高斯差分模型进行视觉显著度检测;最终以显著度加权的失真特性向量预测模糊图像的质量得分.大量实验结果表明,与同类算法相比,文中方法能够准确地评价模糊图像质量,与主观评价具有较高的一致性;在LIVE2图像库上,评价指标斯皮尔曼等级相关系数达到0.968 7,均方根误差为4.858 9;该方法无需对数据进行训练,具有较强的实用性和推广性.     

一种针对高斯模糊图像的无参质量评价方法

针对模糊图像高频分量的特性,提出了一种针对高斯模糊图像的无参质量评价方法。该方法利用小波变换对模糊图像提取高频分量,在高频分量功率谱上构造评价指标。实验结果表明提出的评价指标优于PSNR和SSIM,其客观评价分数与主观评价分数具有更好的一致性。     

Color Image Watermarking Using Multidimensional Fourier Transforms

This paper presents two vector watermarking schemes that are based on the use of complex and quaternion Fourier transforms and demonstrates, for the first time, how to embed watermarks into the frequency domain that is consistent with our human visual system. Watermark casting is performed by estimating the just-noticeable distortion of the images, to ensure watermark invisibility. The first method encodes the chromatic content of a color image into the CIE chromaticity coordinates while the achromatic content is encoded as CIE tristimulus value. Color watermarks (yellow and blue) are embedded in the frequency domain of the chromatic channels by using the spatiochromatic discrete Fourier transform. It first encodes and as complex values, followed by a single discrete Fourier transform. The most interesting characteristic of the scheme is the possibility of performing watermarking in the frequency domain of chromatic components. The second method encodes the components of color images and watermarks are embedded as vectors in the frequency domain of the channels by using the quaternion Fourier transform. Robustness is achieved by embedding a watermark in the coefficient with positive frequency, which spreads it to all color components in the spatial domain and invisibility is satisfied by modifying the coefficient with negative frequency, such that the combined effects of the two are insensitive to human eyes. Experimental results demonstrate that the two proposed algorithms perform better than two existing algorithms - ac- and discrete cosine transform-based schemes.     

基于四元数傅里叶梅林变换的旋转不变彩色纹理分类

提出一种基于四元数傅里叶梅林变换(Quaternion Fourier-Mellin Transform,QFMT)的旋转不变彩色纹理分类方法。该方法首先对彩色图像各分量图像进行对数极坐标变换,然后将经过变换后的3幅分量图像表示成四元数,并对其进行四元数傅里叶变换(Quaternion Fourier Transform,QFT),最后对幅度谱分别统计其环形特征量和楔形特征量作为纹理分类的特征向量,利用最近邻分类器进行分类。实验结果表明,本文提出的方法分类准确率更高,且具有良好的旋转不变纹理分析性能。     

基于双树复小波变换彩色多聚焦图像融合方法

针对离散小波变换图像融合算法在特征表达上存在的不足,将双树复数小波变换引入到彩色多聚焦图像融合中。对彩色图像的三个通道分别进行融合处理,并采用基于多测度的融合策略：各通道小波变换后低频子带采用区域清晰度的方法;高频子带采用区域标准差的方法。融合效果评价除使用传统方法的熵、交叉熵外,还使用了通用的主观与客观相结合的方法。通过对实验结果的主客观性能分析,验证了该方法得到的融合图像效果较好,优于离散小波变换融合算法。     

彩色图像四元数频域奇异值分解水印算法

将四元数傅里叶变换与四元数奇异值分解技术相结合并引入到对彩色图像的水印处理,提出一种基于四元数频域奇异值分解的彩色图像盲水印算法.首先对彩色载体图像进行分块并采用四元数傅里叶变换(quaternion Fourier transform,QFT)得到其频域矩阵,然后对频域矩阵中的单位小块进行四元数奇异值分解(quaternion singular value decomposition,QSVD),得到实系数奇异值,使用奇偶量化调制法将水印信号嵌入到单位小块的最大奇异值中.仿真实验结果表明,嵌入的水印分布在空域图像各彩色分量中,在不可见性以及鲁棒性的比较中优于传统的彩色图像亮度域以及独立多通道处理方法.     

基于对偶树复小波变换的模糊图像质量评价

小波域和结构相似度SSIM的质量评价方法已经成为图像处理领域的研究热点,然而都存在一定的缺陷:传统的离散小波变换缺乏平移不变性,其方向选择性也十分有限;对于严重模糊的图像,SSIM评价结果并不十分准确。基于此,提出了一种适应于模糊图像质量评价的新算法。该算法用对偶树复小波变换DTCWT将图像进行分解来获取复小波系数,然后对所得到的六个方向的高频子带系数分别进行平均梯度幅度值的结构相似度MGSIM测量,最后将所得到的全部MGSIM的均值作为最终的原始模糊图像的模糊值。仿真实验验证了本方法比结构相似度更吻合人眼的视觉效果,与主观评价方法具有很好的一致性,并且在各方面的性能都优于目前有关文献的方法。     

基于静态小波变换和2代曲波变换的图像融合算法

提出了一种基于静态小波变换(SWT)和2代曲波(curvelet)变换的图像融合算法.首先将原图像分别进行SWT变换得到高、低频分量.然后,对低频分量采用基于2代曲波变换的方法进行融合,对高频分量基于绝对值最大的方法进行融合.最后进行SWT逆变换得到最终的融合图像.实验结果表明,该算法具有SWT变换和2代曲波变换二者的优点,主客观评价均优于单独SWT变换和单独2代曲波变换融合算法,也优于离散小波变换(DWT)和曲波变换相结合的融合算法.     

高动态范围图像客观质量评价方法

针对当前高动态范围（HDR）图像质量评价方法未考虑图像色度和结构信息的问题,提出了一种新的HDR图像客观质量评价方法。首先,利用HDR-VDP-2.2中的基于视觉感知的模型得到关于亮度与对比度的视觉保真度特征;然后,将HDR图像转换到YIQ彩色空间,对彩色空间中的Y、I、Q通道分别进行处理,求得色度相似度和结构相关度特征;最后,利用支持向量回归（SVR）的方法对特征进行融合,预测得到高动态范围图像质量的客观评价值。实验结果表明,与HDR-VDP-2.2相比,该方法的Pearson相关系数和Spearman等级相关系数分别提升了23.09%和25.34%;均方根误差（RMSE）降低了38.01%。所提出的方法与主观视觉感知具有更高的一致性。