基于掩盖效应的无参考数字图像质量评价

针对数字图像的客观质量评估,从噪声检测的角度,提出了一种基于掩盖效应的无参考图像质量评估方法。首先对Hosaka分块进行了改进,取消了该方法对图像尺寸的限制。通过分块,将图像以不同的频率成分区分开来。然后计算各个子块的噪声。根据图像的污染程度,提出了基于掩盖效应的无参考图像峰值信噪比NPSNR。实验结果表明,该方法具有无参考、运算复杂度低、主客观较一致等特点。     

一种基于视觉感知的图像质量评价方法

通过对人眼观察图像的3个方面特性(亮度表现度、清晰度、相似度)进行分析研究,提出了一种新的基于图像内容的视觉感知质量尺度的评价方法。该评价方法依据人眼识别图像的生理机制,给出量化准则。实验结果表明：该评价方法具有较高的质量预测精度和一定的鲁棒性。     

一种基于人眼视觉特性的图像质量评价

图像质量评价的研究已成为图像信息工程的基础技术之一。由于图像的最终接受者是人，所以评价图像质量的关键在于其是否符合人类视觉系统特性。为了建立一种新的符合人眼视觉特性的图像质量评价方法，利用小波变换与人类视觉系统的多通道特性相匹配的特点，结合对比敏感度函数的带通特性，同时考虑计算的复杂性，给出了一种与人对图像质量评价保持良好一致的图像质量评价算法。实验结果表明，其评价结果与主观评价方法平均评价分数的相关系数达0．95，而对应的客观评价方法峰值信噪比与平均评价分数的相关系数为0．81。     

一种基于压缩感知的盲数字水印算法

现有的数字水印算法的研究成果大多在变换域,此类方法嵌入水印相对于空域而言数据量较大,安全性较高,鲁棒性较强,但是其计算复杂且抗攻击和防提取能力仍然有限。因此根据压缩感知CS(Compressive Sensing)的特点,结合人眼视觉系统(HVS)的特性,提出一种性能更高的数字水印算法,利用块不均匀度来选取容量大的子块,采用量化的方法自适应地选择量化步长来嵌入经过置乱处理后的数字水印。经实验验证,该算法保证数字水印具有更好的鲁棒性、隐蔽性和安全性,并且提高了含水印图像的抗攻击和防提取能力,而且提取水印不需要原始图像的参与,大大降低了存储载体数据的成本。     

基于边缘梯度信息的图像质量评价方法

利用人眼视觉感知特性评价图像的质量一直是图像处理领域的研究热点,但是目前很多客观评价方法未能充分考虑视觉感知特性。针对当前工作的不足,提出了基于边缘梯度信息的图像质量评价方法。采用基于小波变换模极大值的方法提取图像的边缘梯度信息,并利用高斯函数对图像区域进行区域加权,提出基于边缘梯度信息的评价方法。实验结果表明,该方法能够准确和有效地度量不同失真类型图像的质量,与主观评价值的一致性较好,并且该算法的性能也有较大的提高。     

基于视觉感知的梯度结构相似度图像质量评价*

尽管SSIM(Structural Similarity)图像质量评价算法结构简单,评价性能优于一般客观评价算法,但该算法没有考虑人类视觉系统HVS(human visual system)对视觉感知的影响,且其算法定义中对“结构信息”的表述过于简单,并不能完全描述自然图像的结构信息。在SSIM算法的基础上,结合亮度和对比度掩蔽等视觉感知信息构造视觉感知（Visual Perception）函数,提出基于视觉感知的梯度结构相似度评价方法VI_GSSIM（Visual Perception and Gradient based SSIM, VI_GSSIM）。该方法通过图像质量与图像内容和失真类型的相关性,结合图像的误差可视性与内容可视性构造视觉感知函数,对HVS底层视觉系统建模,同时利用梯度重新定义结构信息,得到基于视觉感知的梯度结构相似度模型,对图像进行质量评价。实验结果表明提出的VI_GSSIM算法比SSIM更符合人眼的视觉特性,尤其适合评价降质较严重的图像。     

一种新的图像质量评价方法

图像质量评价的研究已成为图像信息工程中重要的基础研究课题之一。提出一种新的图像质量评价方法——通过小波变换提取图像的亮度、模糊度和相关度等多项指标来综合表示图像的质量。与传统的质量评价标准相比,该方法对图像质量的评价更全面、更符合人眼的视觉感受。实验结果证明了该方法的有效性。     

基于感兴趣区域的图像质量评价方法

将图像质量的评价划分为感兴趣区域与非感兴趣区域的加权组合评价,在感兴趣区域内使用梯度算子改进结构相似评价方法,非感兴趣区域沿用经典的结构相似评价。实验结果表明,该方法能较好地考虑感兴趣区域的重要性,更符合人的主观视觉质量。     

感知特征互补的图像质量评价

针对图像质量客观评价方法在实际应用场景下性能退化的问题,将人眼视觉特性融入图像特征处理的多个环节,提出一种融合视觉结构显著和视觉能量显著特征互补的方法。首先,根据人眼特性对图像的灰度能量、对比度能量和梯度结构三层互补特征进行空域-频域联合变换处理;其次,分别提取前述三层视觉特征的多通道信息并进行评价;最后,基于视觉特性和图像失真度将各层视觉特征评价从内层至外层逐步自适应综合。实验表明,本方法具有较高的水平和更好的稳定性,提高了实际应用场景下的评价性能。     

图像质量的HVS评价方法

在充分分析人类视觉系统（HVS）的亮度、纹理、边缘等特性,并给出相应的视觉特性计算模型后,提出一种结合HVS特性的加权峰值信噪比计算方法。实验结果表明该模型计算出的HVS值能充分反映人类视觉系统的屏蔽特性;该图像质量评价方法的评价结果与主观评价结果相一致,效果优于传统图像质量评价方法。     

高分辨率掩蔽感知模型的语音增强

给出一种有效的噪声压缩算法,提供了高分辨率的掩蔽感知模型,并对Kalman滤波模型进行了改进.算法通过计算噪声掩蔽参数,可以适时更新数据参数,压缩信号噪声.实验表明,本文算法没有延迟,语音质量感知评估（Perceptual evaluation of speech quality scores,PESQ）值高,对窄带及宽带信号噪声的压缩均有满意效果.     

一种图象质量的感知测量方法

基于人的视觉特性提出了一种图象质量的感知测量方法。此方法考虑了人的视觉所具有的亮度屏蔽和空间频率屏蔽特性。实验表明用此测量方法对图象进行质量测量获得的结果与图象的直观质量相一致。     

BTF-CIELab: A Perceptual Difference Measure for Quality Assessment and Compression of BTFs

Driven by the advances in lossy compression of bidirectional texture functions (BTFs), there is a growing need for reliable methods to numerically measure the visual quality of the various compressed representations. Based on the CIE    Δ E ₀₀    colour difference equation and concepts of its spatio-temporal extension ST-CIELab for video quality assessment, this paper presents a numerical quality measure for compressed BTF representations. By analysing the BTF in its full six-dimensional (6D) space, light and view transition effects are integrated into the measure. In addition to the compressed representation, the method only requires the source BTF images as input and thus aids the objective evaluation of different compression techniques by means of a simple numerical comparison. By separating the spatial and angular components of the difference measure and linearizing each of them, the measure can be incorporated into any linear or multi-linear compression technique. Using a per-colour-channel principal component analysis (PCA), compression rates of about 500:1 can be achieved at excellent visual quality.     

基于感知掩蔽深度神经网络的单通道语音增强方法

本文将心理声学掩蔽特性应用于基于深度神经网络（Deep neural network,DNN）的单通道语音增强任务中,提出了一种具有感知掩蔽特性的DNN结构.首先,提出的DNN对带噪语音幅度谱特征进行训练并分别得到纯净语音和噪声的幅度谱估计.其次,利用估计的纯净语音幅度谱计算噪声掩蔽阈值.然后,将噪声掩蔽阈值和估计的噪声幅度谱联合计算得到一个感知增益函数.最后,利用感知增益函数从带噪语音幅度谱中估计出增强语音幅度谱.在TIMIT数据库上,对不同信噪比下的20种噪声进行的仿真实验表明,无论噪声类型是否在语音的训练集中出现,所提出的感知掩蔽DNN都能够在有效去除噪声的同时保持较小的语音失真,增强效果明显优于常见的DNN增强方法以及NMF（Nonnegative matrix factorization）增强方法.     

小波域彩色图像的掩密算法研究

提出一种新的文本保密算法,将秘密的文本信息经处理后隐藏在一幅可公开传送的普通彩色图像中,不易引起拦截者的注意。该算法将秘密信息藏到彩色图像各色彩分量的小波变换域,充分利用了图像资源,因此信息隐藏量优于同类的掩密软件,且具有良好的视觉效果。提取信息时不需要参考原图。仿真实验表明:该算法对噪声干扰及常见的图像处理技术具有较好的鲁棒性。     

基于图像正则化和DCT变换的感知哈希技术

图像感知哈希技术是一门较新型的技术,哈希提取过程的关键步骤是特征提取,传统的基于DCT变换的感知哈希技术抗几何攻击能力较差。试图在图像生成哈希之前,将几何形变对图像的影响去除,首先将图像进行正则化,使图像具有几何不变性,然后再进行DCT特征系数提取,最后通过量化、编码生成最终哈希。该算法可以抵抗任意的仿射变换。     

几种典型的感知视频质量评价模型

首先描述了人眼视觉系统(HVS)的基本特性,然后介绍和分析了几种比较典型的基于这些特性的感知视频质量评价模型:其中的三个模型已经由视频质量专家组(VQEG)进行了测试,结果表明它们的测度和主观评价结果具有很好的相关性。最后讨论了客观视频质量评价的标准化工作。     

基于感知哈希的图像内容鉴别性能分析

感知哈希能有效地区分不同内容的图像,常用于检测盗版或重复的图像内容鉴别应用中.针对已有的对感知哈希的图像内容鉴别应用研究主要集中在算法设计上,缺少对其性能评价的理论方法的问题,提出从理论上评价内容鉴别性能的方法.该方法基于一类图像感知哈希算法的抗碰撞特性建立了内容鉴别的判定模型,并定义内容鉴别的性能公式,最后推导出统计学上的函数作为性能评价指标.实验结果表明,文中方法能很好地估计感知哈希在内容鉴别应用中的性能.     

用于图像Hash的视觉相似度客观评价测度

由于评价图像Hash性能时,要求对两幅图像是否在感知上相似做出判断,因此针对这一需求,提出了一种衡量感知相似程度的评价测度。该测度的确定是先对图像进行低通滤波,再进行图像重叠分块;然后运用相关系数检测法计算每一对分块的相似程度,并对相似系数归一化,再分别计算若干个最小和最大的归一化相似系数的乘积;最后用最小相似系数乘积与最大相似系数乘积的比值作为感知相似性的测度。实验结果表明,该测度不仅可有效反映图像视觉质量的变化,而且能较好地区分两幅图像是否存在重要的视觉差异,其对感知相似进行评价的性能优于峰值信噪比。