图像质量评价研究综述——从失真的角度

随着多媒体技术的快速发展及广泛应用,图像质量评价因其在多媒体处理中的重要作用得到越来越多的关注,其作用包括图像数据筛选、算法参数选择与优化等。根据图像质量评价应用时是否需要参考信息,它可分为全参考图像质量评价、半参考图像质量评价和无参考图像质量评价,前两类分别需要全部参考信息和部分参考信息,而第3类不需要参考信息。无论是全参考、半参考还是无参考图像质量评价,图像失真对图像质量评价的影响均较大,主要体现在图像质量评价数据库构建和图像质量评价模型设计两方面。本文从图像失真的角度,主要概述2011—2021年国内外公开发表的图像质量评价模型,涵盖全参考、半参考和无参考模型。根据图像的失真类型,将图像质量评价模型分为针对合成失真的图像质量评价模型、针对真实失真的图像质量评价模型和针对算法相关失真的图像质量评价模型。其中,合成失真是指人工添加噪声,如高斯噪声和模糊失真,通常呈现均匀分布;真实失真是指在图像的获取中,由于环境、拍摄设备或拍摄操作不当等因素所引入的失真类型。相对合成失真,真实失真更为复杂,可能包括一种或多种失真,数据收集难度更大;算法相关失真是指图像处理算法或计算机视觉算法在处理图像时,由于算法本身的缺陷或性能不足等原因而出现在结果图像中的降质,相对合成失真和真实失真,算法相关失真的显著特点是该类型失真呈现非均匀分布。本文介绍现有的图像质量评价数据库,包括图像数据来源和数据库构建细节等;然后重点介绍图像质量评价模型的设计思想。最后总结了介绍的图像质量评价模型,并指出未来可能的发展方向。     

基于图像质量评价的自动图像复原技术

针对很难使用一种图像复原技术来满足实际的成像系统应用需求的情况,提出了一种基于无参考图像质量评价的自动图像复原技术。该技术在图像复原中引入图像质量评价,使图像复原技术变为主动图像复原。为应对图像降质过程的复杂性,介绍了基于图像质量评价的多模式图像复原框架。为适应由于图像复原过程的病态性导致的图像误差问题,提出了一种新的无参考图像质量评价方法,该算法通过在图像质量算子中引入图像相似矩阵和图像复原趋势矩阵,使其能适应复原对于图像结构或噪声结构变化。实验表明该图像质量评价算子的有效性,可以满足自动图像复原对图像质量评价算法的要求。     

基于人工欠曝光融合和白平衡技术的水下图像增强算法

获得清晰准确的水下图像是人类探索水下世界的重要前置条件。然而与平常图像相比,水下图像往往具有对比度低、细节保留不足及颜色失真等问题,这导致其视觉效果不佳。针对上述问题,提出了基于人工欠曝光融合和白平衡技术（AUF+WB）的水下图像增强算法。首先,利用调节伽马值的方式对原始水下图像进行操作,从而生成5幅相应的欠曝光图像;然后,以对比度、饱和度及良好曝光度作为融合权重,并结合多尺度融合来生成融合图像;最后,将各类颜色通道补偿后的图像分别结合灰色世界假设白平衡生成相应的白平衡图像,再利用水下彩色图像质量评价指标（UCIQE）及水下图像质量评价标准（UIQM）对得到的白平衡图像进行评价。通过选取不同类型的水下图像作为实验样本,将AUF+WB算法与现存先进的水下图像去雾算法进行比较,结果表明AUF+WB算法在图像质量定性、定量两方面分析中和对比算法相比均有更好的表现。所提出的AUF+WB算法可矫正水下图像的颜色失真,并增强其对比度、恢复其细节,有效提升了水下图像的视觉质量。     

基于阈值和B样条插值的MR图像增强算法

提出了利用双门限分割灰度级后再进行三次B样条插值非线性变换的MR图像增强算法,将图像灰度级按两个灰度阈值分割为目标区、过渡区、背景区,对这三个不同的区域采用不同的灰度变换方法。在徐军等提出的对比度和目标细节评价标准基础上,提出了一个新的图像质量客观评价标准来评价图像质量。该客观标准可以动态调节对比度和细节的权重参数!,具有交互性。通过寻求该标准最优时的三次B样条插值非线性变换来增强MR图像。实验表明,和目前主要的灰度图像增强算法相比,用该算法增强后的图像不仅提高了图像对比度,也加强了目标的细节,而且具有交互性,特别适合于MR图像处理。     

基于CLAHE的塑料薄膜图像增强算法研究

图像增强算法作为图像预处理的一个重要环节,其主要目的是实现消除图像随机噪声,改善图像质量。传统的直方图均衡化增强方法实质以减少图像灰度级来换取对比度的加大,造成图像细节部分信息的丢失,影响了识别效果。运用对比度自适应直方图均衡化(CLAHE)算法实现薄膜图像灰度增强,并通过对处理后的图像质量进行客观评价,证明了该算法相对于传统直方图均衡化算法具有明显优势。     

信息量加权的梯度显著度图像质量评价

目的：针对信息量加权结构化图像质量评价算法(Information Content Weighted SSIM, IW-SSIM)对图像局部失真度量能力的不足,提出了一种被称为信息量加权的梯度显著度图像质量评价改进算法(Information Content Weighted Gradient Salience SSIM, IW-GS-SSIM)。方法：该算法首先根据人眼视觉系统响应亮度刺激的韦伯定律,仅在空域内利用一次滤波快速计算出当前像素点与背景之间的对比度并将其非线性映射为该像素点的视觉显著度。然后,将视觉显著度与梯度特征结合后获得了一种新的被称为梯度显著度局部失真度量(GS-SSIM)并将其替换IW-SSIM算法中的SSIM局部结构化度量。结果：在六大公开基准数据库上完成的大量对比实验表明：对于图像的各种噪声和模糊等类型失真,GS-SSIM较SSIM局部失真度量具有更高的评价准确率。与IW-SSIM算法和其它被广泛引用的图像质量评价算法相比,改进算法评价结果总体上与主观评价结果具有更高的一致性。结论：视觉显著度与梯度特征相结合后所构成的结构化度量能够有效提高经典SSIM结构化度量对图像局部失真度量的准确性,未来可以考虑将人类视觉系统(HVS)的其它特性融入到图像质量评价算法中,以进一步提高算法的准确性。     

基于人眼视觉特征的图像逆半调算法

本文针对灰度图像逆半调算法复杂度高的特点,提出了一种基于人眼视觉特征的逆半调算法。算法根据人类视觉系统具有的对比敏感度特性、多通道特性,将其引入图像逆半调系统中,并根据人眼视觉系统分辨细节的能力和误差分散数字半调方法中半调误差的分散比例,设计了逆半调滤波器。为了验证算法的有效性,本算法与当前公开发表的三种逆半调方法的实验结果做了比较,实验结果表明本算法的逆半调图像质量较好,并且算法的时间复杂度、空间复杂度较低。     

结合HVS和相似性度量的图像质量评价测度

图像质量评价是图像处理领域内一项很有意义的研究课题。传统的评价方法(如PSNR和MSE)只是在像素域统计参考图像和失真图像的误差,因而不能有效反映图像的视觉感知质量。针对上述问题,在充分考虑人眼视觉感知特性的基础上,提出一种新颖的图像质量评价算法,通过模拟人类视觉系统,并结合相似性度量方法获得有效的图像质量评价测度。实验结果显示,采用本文方法获得的图像质量评价结果与主观感知具有较好的一致性,能准确地反映人眼对图像质量的视觉感知。     

基于视觉图像的水利工程质量检测研究与仿真

针对远程采集的水利工程图像,受到外界环境因素的干扰,图像中的关键细节特征点存在缺失,造成图像质量差。检测特征中信息丢失会导致水利工程质量检测准确率过低。为了解决上述问题,提出了一种误差补偿神经网络的水利工程质量图像检测算法,利用神经网络数学模型获取质量检测结果,再根据多层误差网络检测的结果进行误差反馈补偿,提高了水利工程质量图像检测的准确率。实验表明,该算法能够提高检测准确率,取得了令人满意的效果。     

一种基于相位特征的小波域图像质量评价算法

基于像素值的图像质量评价算法忽视了图像自身的结构特征信息,不能较好地评测某些失真类型的图像质量。针对这一问题,本文提出一种基于相位特征的图像质量评价算法。该算法根据人眼对图像的理解主要建立于图像低层次结构这一特点上,给出一种图像质量评价函数的计算方法。首先将图像的相位一致性作为评价函数的第一个特征;然后将图像的小波变换模作为评价函数的第二个特征。最后基于这2个特征获取整体图像的质量评价测度。仿真实验验证了该算法的有效性,结果表明提出的图像质量评价算法和人类主观评价感受具有良好的一致性。      

水下图像复原中背景光求解方法研究最新进展

水下特殊的成像环境,使得图像存在模糊、色偏等问题,给水下图像复原带来了新的挑战。基于成像模型的图像复原是提高水下图像质量的典型方法之一。背景光作为逆向复原的重要参数直接影响到水下图像复原的效果。目前对水下图像复原中背景光求解方法的综述文献较少,为了深入了解水下图像复原的研究现状和发展趋势,对水下图像复原中背景光求解方法进行综述。首先简述水下模型,然后归纳背景光的特征及背景光求解方法分类,接下来详细分析各种典型的背景光求解方法的原理和特点,之后总结归纳各种典型方法的优缺点,最后提出研究展望。     

基于遗传量子的自适应图像分割算法

虚拟娱乐照相领域的图像分割,目的在于实时地提取显示出背景中的感兴趣目标,但由于常用的分割方法容易丢失图像的边缘细节信息,而且运算时间长,难以实现质量与速度的平衡,为此文章提出了一种基于遗传量子进化算法的图像分割方法。该方法首先运用遗传量子方法进行阈值搜索,然后进行区域分割,再利用形态学方法对图像边缘细节进行补偿,并去除噪声。仿真结果表明,与传统方法比较,该方法能有效地提取图像中的人像,保留细节边缘。     

改进的航拍图像序列背景运动补偿技术

针对航拍图像序列提出用于提取图像特征点的最小亮度变化算法。利用特征点进行运动矢量估计,使用自适应十字模板搜索算法找到各个特征点的匹配点,结合随机样本一致算法估计背景运动模型的仿射变换参数,实现一种改进的背景运动补偿技术。该技术保障了航拍图像中运动目标检测的有效性。     

一种提取图象细节边缘的新方法

边缘是图象的基本特征，边缘信息是进行图象分析和识别的重要属性，但由于常用的边缘提取方法在提取边缘的同时，容易丢失图象的细节边缘信息，为此提出了一种基于灰度形态学和图象分解技术相结合的图象细节边缘提取方法，该方法首先运用灰度形态学方法检测出包含图象细节的边缘图象并去除部分背景和噪声，然后进行区域分解，再通过对不同的区域选取不同的阈值来保证边缘提取的完整性．仿真结果表明，与传统方法相比，该方法能有效地提取一般图象的细节边缘，甚至能提取被噪声污染图象的边缘．     

对比度和细节增强显著性检测方法研究

针对现阶段已经存在的显著性检测算法存在对比度不鲜明,显著图的图像细节不够明显,背景抑制不彻底的不足,提出一种基于对比度拉伸算法和用拉普拉斯算法改进Robert交叉梯度锐化的全频域显著性检测CRT算法,该方法利用FT算法自身运算速度快,具有去噪效果的优点以及对比度拉伸提升显著图对比度以及Robert梯度锐化算法提升边缘细节的特点以及提出的背景修正算法对背景能够进一步抑制的特点,最终将获得对比度更高,显著图细节更明显,背景抑制效果更好的显著图。该算法使用MSRA10K和THUR15K数据集做显著性检测检验,与其他6种流行的显著性检测方法做对比。从主观上得到显著图的对比度,图像细节均优秀于与它对比的6种算法。客观的指标显示,该算法用MSRA10K数据集进行显著性检测得到的MAE值是0.12,在THUR15K数据集上得到的MAE值是0.06,均优于与它对比的6种算法。平均结构性指标S-measure值为0.8,只略低于HC算法,优于其他5种算法。即该算法得到的显著图既具有对比度和图像细节增强,而且具有背景抑制效果更好的优点。     

步态识别预处理算法的研究

本文对步态识别当中的图像序列预处理算法进行了深入研究,采用视频帧差的方法建立背景模型,弥补了平均值法建立背景模型时需要较多帧数的不足,间接差分能更好地选择阈值进行二值化,对图像进行镜像处理使得不同行走方向的步态轮廓之间具有可比性。本文以MATLAB7.0为平台,以中科院自动化研究所提供的CASIA数据库为样本进行了大量实验,表明提出的算法具有处理效果好,可行性强,速度快等优点。     

基于引导滤波和快速共现滤波的红外和可见光图像融合

针对红外和可见光图像融合结果背景信息不足、对比度较低的问题,提出一种结合引导滤波和快速共现滤波的融合方法。首先,以高斯滤波将源图像分解为细节层和基础层。然后以去除值域滤波器、全局统计共现信息的方式简化共现滤波,形成快速共现滤波,再用其融合细节层;此外,引入窗口因子,用图像大小与窗口因子比值确定引导滤波窗口值,再用其融合基础层。实验结果表明该算法增加了图像背景细节,提高了人物与背景的对比度。主观和客观的实验分析验证了该算法的有效性。     

基于边缘检测的SAR图像自适应区域分割

受相干斑噪声影响,合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar,SAR）图像成像质量低,目标判读困难。针对传统方法对SAR图像分割存在噪声敏感、细节缺失、过度分割等问题,提出一种基于边缘检测的SAR图像自适应区域分割方法。首先引入双边滤波构建级联滤波器,对SAR图像进行保边抑噪;然后建立基于纹理复杂度的阈值估算模型,实现阈值自适应目标SAR图像边缘检测;最后提出基于边缘特征的自适应区域生长分割方法,较好解决了传统区域生长算法对SAR图像分割时出现的过度生长和过度分割之间的矛盾问题。该方法综合利用了SAR图像二维熵、边缘灰度信息、区域灰度信息,实现了对单极化目标SAR图像的自动分割。实验表明,相较于其他传统分割方法,该方法保边抑噪能力更强,目标细节检测更准确,较好解决了SAR图像过分割问题。     

Wavelet Flow: Optical Flow Guided Wavelet Facial Image Fusion

Estimating the correspondence between the images using optical flow is the key component for image fusion, however, computing optical flow between a pair of facial images including backgrounds is challenging due to large differences in illumination, texture, color and background in the images. To improve optical flow results for image fusion, we propose a novel flow estimation method, wavelet flow, which can handle both the face and background in the input images. The key idea is that instead of computing flow directly between the input image pair, we estimate the image flow by incorporating multi‐scale image transfer and optical flow guided wavelet fusion. Multi‐scale image transfer helps to preserve the background and lighting detail of input, while optical flow guided wavelet fusion produces a series of intermediate images for further fusion quality optimizing. Our approach can significantly improve the performance of the optical flow algorithm and provide more natural fusion results for both faces and backgrounds in the images. We evaluate our method on a variety of datasets to show its high outperformance.     

正则有符号系数FIR滤波器优化算法

为了节约有限长单位冲激响应(FIR)滤波器的资源,提高运行速度,提出了用最小均方根法将浮点系数量化为正则有符号数(CSD)定点系数的方法。这种方法是先求出FIR滤波器的零点,将共轭成对零点组成两个基本节,采用级联型FIR结构,然后逐步对两个节进行定点数量化,最后量化为CSD定点数。为了验证这种方法的有效性,将它与简单量化进行了对比,结果表明最小均方根法更逼近原浮点系数滤波器,即该量化方式比简单量化更加有效。