基于视觉感知的镶嵌图像质量评价方法

传统的图像质量评价方法难以较好地评价镶嵌效果。该文针对仅通过频率活动性(SFA)对镶嵌效果中拼缝光滑度进行评价获取较优效果图时存在的问题,依据视觉感知特性的对比敏感性,提出以结构对比度(SCD)感知因子评价镶嵌效果图的灰度和谐性,结合SFA和SCD感知因子构造了一个镶嵌图像综合评价模型,可以对镶嵌图像效果进行更符合主观视觉感知特性的评价。试验验证了该模型的有效性。     

基于人眼视觉特性的融合图像质量评价算法

针对彩色融合图像在人眼视觉特性上的表现,分析现有图像融合质量评价方法特点,提出一种基于对比度敏感度特性加权结构相似度的彩色融合图像质量评价算法。该方法将图像颜色的亮度分量和色度分量分开,首先对图像亮度分量的结构相似度进行对比度敏感特性加权,再与色度分量的结构相似度进行加权以获得图像的结构相似度。该方法充分考虑人眼视觉特性和颜色特性,对不同图像融合评价方法的评价结果表明,该方法能较好地完成彩色融合图像的质量评价。     

基于色彩特征的无参考彩色图像质量评价

彩色图像质量评价(Color Image Quality Assessment,C-IQA)作为一种图像质量评价系统,与其他图像质量评价系统对彩色图像只是简单地将原图像转换为灰度图像进行评价不同,不仅考虑图像在灰度尺度下的质量评价,而且需要对图像的色彩表现做出评价。提出一种基于色彩特征的彩色图像质量的数学评价模型,在考虑亮度特征的同时,加入了色调、色饱和度和色彩熵等色度特征来进行C-IQA。在LIVE图像数据库中进行实验,可以发现模型预测结果与图像实际质量保持高度一致。     

基于人眼色彩差异化感知的图像质量评价研究

针对显著性图像质量评价问题,参考人眼视觉对图像色彩的差异化感知,提出一种基于孪生神经网络对图像色彩对比显著区域进行质量评价的算法。首先,根据图像中的色彩对比和语义信息分别提取原始图像和失真图像中的色彩对比显著区域;然后,将原始图像和失真图像中对应的色彩区域作为子图像,以样本对的形式输入孪生神经网络;最后,计算主客观图像质量评估值的相关性。实验采用残差结构的Inception-ResNet-V2网络作为基础模型,同时增加EMD损失函数优化对图像质量的距离损失,经过Softmax层后输出图像质量评估值,并在TID2013数据集上进行了测试。结果表明,提出的算法在该数据集上性能良好。     

基于生成感知差异的无参考图像质量评价模型

人眼视觉系统中的视觉感知差异是图像质量评价过程中的重要组成部分,通过感知失真图像与原始图像之间的视觉差异,可对图像的失真程度进行判断,然而在无参考图像质量评价中无法获取原始未失真的图像,且缺乏对失真图像的视觉感知差异.通过对深度学习中的生成对抗网络进行分析,提出一种基于生成视觉感知差异的无参考图像质量评价模型.利用生成...     

基于结构信息的图像质量评价模型

针对客观数字图像质量评价方法结构相似度（SSIM）算法对严重失真类型的评价值与主观评价（MOS）值之间存在着明显差异的问题,对几种将SSIM算法与人眼视觉系统（HVS）特性相结合的算法基于图像边缘的ESSIM算法、基于空间域频域敏感的HSSIM算法,以及基于信息内容权值的IWSSIM算法进行了比较。从实验数据可知,ESSIM,HSSIM算法的准确性有不同程度的提高,而IWSSIM模型在比较主客观值相关的单调性方面更为稳定。实验结果为今后结构相似度算法的改进提供了依据,指明研究方向。     

图像质量感知的混合噪声快速盲降噪算法

现有的高斯-脉冲混合噪声降噪算法多基于正则化技术采用迭代求解最优目标函数值的方式实现,执行效率普遍比较低,严重限制了其实际应用范围.为此,以卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)为核心技术提出了一种基于图像质量感知的快速盲降噪算法(image quality-aware fast blind denoising algorithm, IQA-FBDA).在训练阶段,首先基于浅层CNN卷积神经网络设计图像质量评估模型来预测待降噪图像的图像质量值;然后,依据在大量噪声图像训练集合上获得的图像质量值统计分布规律构建混合噪声模式分类字典;最后,基于该分类字典将噪声图像集合划分为16个子集并训练与各个子集相匹配的深层CNN卷积神经网络专用降噪模型.在降噪阶段,首先利用图像质量评估模型估计给定待降噪图像的质量值,然后依据所预测的图像质量值查找噪声模式分类字典并调用与之相匹配预先训练好的深层CNN降噪模型即可快速地完成盲降噪任务.实验数据表明：IQA-FBDA算法在降噪效果方面的性能达到了与主流高斯-脉冲混合噪声降噪算法相当的水平,而在执行效率方面则有极大提高,更具实用价值.     

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.     

基于对比度敏感度的图像质量评价方法

通过分析人眼视觉系统（HVS）的对比度敏感度特性,利用小波变换提取影响图像质量的相关因素,提出了一种图像质量评价的新方法。其基本思路是根据HVS特性中的对比度敏感度,即空间频率特性曲线,对图像进行二维多级小波分解,由分解后的各小波分量,提取各频段相应的亮度、清晰度和相关度指标;然后将这三个指标的几何平均与频段加权系数的内积做算术平均,以此作为图像质量的综合评价指标。实验表明该方法能较好地反映人的主观感受,效果明显优于传统图像质量评价方法。     

色彩熵在图像质量评价中的应用

目的 由于色彩空间包含了图像的大量信息,而且Lab色彩空间更接近于人眼视觉,因此提出一种改进的无参考图像质量评价算法IQALE(image quality assessment using Lab color space and entropy),通过在SSEQ(spatial-spectral entropy-based quality)算法中加入Lab色彩空间a通道和b通道的特征来提高算法精度。方法 信息熵是近几年研究较多的图像特征,并且能较好地运用在图像质量评价研究中。该文在色彩空间和灰度空间同时提取信息熵特征,通过支持向量机(SVM)对图像特征和MOS值进行训练和测试。结果 在LIVE、TID2008、MICT、CSIQ和IVC这5个常用数据库上的实验结果表明:在算法中加入Lab色彩空间信息可以提高算法精度,并且本文算法IQALE的效果优于目前流行的无参考图像质量评价算法。为了验证算法的可扩展性,该文还在这5个数据库上进行了数据库独立性实验。结论 从实验结果来看,本文提出的IQALE算法通过加入色彩熵特征使得算法具有较高且较稳定的精度,数据库独立性实验也体现了算法较好的鲁棒性,对于各种失真类型都具有较好的普适性。     

基于K-均值聚类的彩色图像质量评价及优化

针对彩色图像质量无法实时评价及优化的问题,提出了基于K-均值聚类的彩色图像质量评价及优化算法。首先利用K-均值聚类的方式构建样本数据集;然后通过待评价图像与聚类数据集之间的相似性来构建特征集;之后再将待优化图像与聚类数据集之间进行融合,对融合后的矩阵进行PCA变换实现了图像质量的优化;通过实验证明,所提评价算法与人眼主观视觉具有较好的一致性;同时,还能通过评价结果实现图像质量的自适应优化。     

彩色视觉相似性图像评价方法

针对当前评价方法对彩色图像评价的不足,提出一种基于彩色视觉相似性的图像质量评价方法。首先通过把彩色图像转换到相对均匀的色空间（LAB2000HL）,再根据视觉空间响应特性分别使用亮度对比度敏感函数（CSF）和色度CSF进行调整,获得各维图像的结构相似性（M-SSIM）指数,最后综合考虑色空间各维信息对彩色视觉质量影响的权重,建立综合评价指标现实彩色图像的质量评价。实验中,利用图像数据TID2008进行测试,并通过Spearman 等级相关系数和Kendall等级相关系数分析评价结果与其视觉主观评价的一致性。实验结果表明,与其他图像质量方法比较,所提方法的评价结果与视觉主观评价具有较高的一致性。     

基于光源颜色和噪声的图像拼接篡改检测方法

数字图像拼接篡改是一种常见的图像伪造手段.在图像取证中,检测拼接伪造仍然是一项艰巨的任务.现有的拼接伪造检测方法多根据一种图像特性的不一致检测并定位篡改区域,而实际拼接篡改伪造往往会造成多种图像特性的改变.针对现有单一特征提取不能充分反映拼接图像特性导致检测精确率低的问题,提出一种通过提取光源颜色和噪声的混合特征来定位...     

基于语义感知的图像美学质量评估方法

当前图像美学质量评估的研究主要基于图像的视觉内容来给出评价结果,忽视了美感是人的认知活动的事实,在评价时没有考虑用户对图像语义信息的理解。为了解决这一问题,提出了一种基于语义感知的图像美学质量评估方法,将图像的物体类别信息以及场景类别信息也用于图像美学质量评估。运用迁移学习的思想,构建了一种可以融合图像多种特征的混合网络。对于每一幅输入图像,该网络可以分别提取出其物体类别特征、场景类别特征以及美学特征,并将这三种特征进行高质量的融合,以达到更好的图像美学质量评估效果。该方法在AVA数据集上的分类准确率达到89.5%,相对于传统方法平均提高了19.9%,在CUHKPQ数据集上的泛化性能也有了很大提升。实验结果表明,所提方法在图像美学质量评估问题上,能够取得更好的分类性能。     

手指静脉图像质量评价

根据手指静脉图像本身的特征,首次提出了手指静脉图像质量评价方法.在分析人类视觉系统(HVS)性能的基础上,将图像有效区域、对比度、位置偏移度、模糊度、信息熵作为评价手指静脉图像质量的参数.并综合分析这些参数,加权获得静脉图像总质量评价函数.实验表明,得到了与主观评价结果相一致的客观评价值.     

基于空间信息的彩色逆半调图像评价方法

针对彩色逆半调图像提出一种基于空间信息的质量评价方法。首先,将图像变换到视觉均匀颜色空间S-CIELab空间,通过定义人眼感知色差图像和感知梯度图像,构造评价彩色逆半调图像质量的定量指标。仿真结果表明：该指标反映的结果符合人眼视觉特性,与人的主观评价结果基本一致,它为基于图像内容的彩色逆半调方法的设计提供了依据。     

基于PCNN和最大灰度熵图像分量的彩色图像分割

为提高彩色图像的分割效果,提出了一种最大灰度熵图像分量和脉冲耦合神经网络(PCNN)相结合的彩色图像分割方法.将彩色图像转换到符合人眼视觉特征的色调饱和度亮度(HSV)颜色空间中,选取灰度熵值最大的分量图像,用PCNN增强以增大感兴趣区域对比度,对增强后的分量图像运用PCNN进行循环分割,当二维Renyi熵值不再大于前一次的值时,终止PCNN的循环分割,获得最佳分割结果.运用多种评价指标对所分割的结果进行评价,评价结果表明:提出的算法能够有效实现对彩色图像的分割,尤其在图像细节方面,比传统的彩色图像分割方法表述得更为清晰.     

基于非下采样轮廓波变换和多核学习的盲图像质量评价

非下采样轮廓波(Contourlet)变换具有多尺度、多方向特性,能够对图像纹理和结构信息进行精确提取,可以很好地模拟人类视觉系统的多分辨率特性,基于此提出一种基于非下采样Contourlet变换的通用型盲(无参考)图像质量评价算法。首先在空间域上对图像进行非下采样Contourlet变换;然后在各方向带中分别提取能有效反映人类视觉失真程度的特征:高频幅值、平均梯度、信息熵作为图像的特征;最后将其输入到高效的分层多核学习机中学习,预测图像的质量得分。在混合失真型数据库和3个单失真型数据库上的交叉实验结果表明,该算法性能优越,能很好地预测失真图像质量,具有很好的主客观一致性。     

视线跟踪技术的图像质量主观数据库构建及其可视化

目的 视线跟踪技术是当前最新的无干扰地获得人类视觉注意力的生物测量方法。将视线跟踪方法的原理其应用于图像质量感知研究,建立了首个基于眼动的图像质量感知数据库XJTU_ETSS。方法 应用单刺激图像质量评价法,在Tobii TX300的眼动平台上对900幅原始和失真图像进行了49人的60 Hz眼动主观测试。对含眼动的失真图像进行了可视化分析,即利用注视图、热图和自动聚类感兴趣区域图分析注意力在失真图像上的分布特点。结果 针对XJTU_ETSS眼动数据特点,利用反映群体视觉注意力共性的热图可视化方法具体对数据库中一组原始图像和其对应的6种失真图像上的热图进行了比较和定性分析,直观地显了原始图像和不同种类失真图像上视觉注意力的分布特征。结论 通过实验结果可知,视线跟踪方法能十分直观地揭示人在主观图像感知过程中的特性,这对于今后建立基于人眼注意力模型的图像客观评价算法,以及更加深入地揭示人类视觉系统的感知机制都有着现实而重要的意义。