基于亮度阈值效应的无参考图像质量评价方法

目的图像质量的优劣不仅与失真有关,同时与亮度图像的质量有关,而无参考图像质量评价中未考虑到亮度图像的质量对图像整体质量评价的影响,因此引入亮度阈值效应对其亮度图像的质量进行量化评价。方法在BRISQUE算法的基础上进行改进,以快速衰落失真为例,在调整亮度后获取的50幅图像库中进行实验,将失真图像分层为入射分量和反射分量,对入射分量(亮度图像)采用亮度阈值算法,反射分量(反射图像)采用BRISQUE算法,提出一种新的无参考图像质量评价方法。结果文中算法的皮尔逊相关系数(PCC)为0.9982,斯皮尔曼秩相关系数(SROCC)为0.9741。结论由实验数据可知,文中算法在人眼视觉的主观评价上相较于BRISQUE算法有更好的一致性,符合人眼的视觉感知。     

一种基于视觉模型的边缘检测阈值选择策略

按照仿生学原理,通过分析人眼的阈值亮度比曲线和weber比曲线,将图像根据背景亮度 划分为低暗区、中间区和高亮区,分别采用不同的公式计算边缘阈值。仿真表明,该方法能够根据边缘所处背景亮度自适应地选择阈值,从而检测出与人的主观视觉更为一致的图像边缘。     

一种基于YC-rC-b颜色空间和视觉特性的彩色图像水印技术

根据图像离散余弦变换频谱图特征及结合人眼对亮度和颜色的对比度敏感视觉特性,提出了一种人眼感知图像最小误差即JND阈值的计算方法,通过计算出的JND阈值,提出了一种基于YCrCb颜色空间的彩色图像水印技术方案。方案依据JND阈值筛选彩色图像的3个分量亮度图变换域频谱系数来进行水印的嵌入和提取。从水印技术方案上看,JND阈值的引入使得水印的嵌入达到最大;嵌入算法使得水印嵌入的位置具有随机性,有力地保证了水印信息的安全性。仿真实验和攻击测试表明:含水印图经压缩攻击后的图像与原始图像基本一样,提取的水印信息与原始水印基本相同;攻击后的含水印图具有较好的透明性和较高的鲁棒性。提出的基于YCrCb颜色空间和人眼视觉特性的彩色图像水印技术方案,是一种可行的、较好的彩色图像技术。     

基于灰度梯度共生矩阵最大熵估计的盲视频水印算法

<正>1基于灰度梯度共生矩阵最大熵估计的盲视频水印算法1.1灰度梯度最大阈值算法概述。图像分割是计算机视觉中的一个关键问题,在图像分析、图像识别、图像检测等方面占有非常重要的地位。其中基于图像统计灰度分布的阈值方法应用最为广泛,在实际系统中,图像目标和背景之间并不具备截然不同的灰度,随着可见光照射角度的不同,目标的亮度和背景的亮度均要变化因此阈值的正确选择是很重要的,直接影响着分割的精度及图像描述分析的正确性。     

手背静脉图像二值化阈值算法

因为传统分割算法对图像细节特征信息不敏感,分割效果不理想,提出了一种确定阈值的改进方法。该算法在阈值图像法的基础上,采用迭代计算平均值的方法,动态地获得每个像素点位置的最佳阈值,以获取一幅与原图像大小相同的阈值图像,利用该阈值图像对原静脉图像进行二值化处理,增强了图像的局部细节特征信息。仿真实验证明了该改进算法的有效性。     

改进的模糊阈值图像分割方法

提出了一种自适应的模糊阈值图像分割方法,通过预分割和直方图信息相结合的方法,解决了传统的模糊闽值图像分割法难以自动获取窗宽的困难;并针对模糊闽值图像分割方法不能适用于直方图呈单峰分布的图像的缺陷,提出了一个新的平滑迭代公式。该平滑迭代公式利用像素点的邻域信息使图像增强,再使用自适应的模糊阈值图像分割方法进行分割,可以拓宽模糊阈值图像分割方法的适用范围。实验结果表明,使用该方法的目标分割正确率达97.3％,显示了较高的分割精度和较强的鲁棒性。     

基于融合鲁棒特征与多维尺度变换的紧凑图像哈希算法

目的为了增强哈希序列对任意旋转角度的鲁棒性与识别能力,提出一种基于融合鲁棒特征与多维尺度变换的紧凑图像哈希算法。方法首先,利用双线性插值来固定图像的哈希序列长度,获取规则尺寸的图像;借助高斯低通滤波对规则图像完成过滤操作,消除噪声污染和插值误差对哈希生成的影响;将滤波图像转换到YCbCr颜色空间,提取亮度Y分量,增强哈希对亮度调整的鲁棒性;利用极坐标变换LPT方法处理亮度Y分量,输出二次图像;引入SVD机制来分解二次图像,获取其抗旋转的鲁棒特征;同时,根据Fourier变换与残差机制,获取Y分量的局部显著特征;随后,将这2种特征组合,形成融合鲁棒特征,将其视为中间哈希序列;引入多维尺度变换,对中间哈希序列完成压缩,获取紧凑哈希;基于Logistic映射,完成紧凑哈希序列的加密,形成目标哈希;通过计算真实图像与待认证图像之间哈希序列对应的Hamming距离,根据预设阈值,完成图像识别。结果测试数据表明,较已有的哈希方案而言,所提方案拥有更高的鲁棒性和更紧凑的哈希长度,呈现出更为理想的ROC曲线,在多种攻击下,其稳定的正确识别率保持在96%以上。结论所提哈希方案拥有良好的鲁棒性与敏感性,在包装图标检索、信息水印等行业具备较好的应用价值。     

一种基于亮度阈值的激光光斑中心定位算法

激光光斑图像的光斑中心定位是激光位移检测中的关键技术之一.为提高桥梁挠度测量系统的实时性能,本文针对测量中激光光斑图像的特点,提出了一种确定光斑中心位置的方法.利用激光图像中光斑区域与其它区域亮度差别较大的特点,确定亮度阈值并将光斑图像进行二值化处理,得到一幅仅有激光光斑的图像,根据圆上平行弦的中点连线通过圆心的原理,通过求弦的中点确定圆心.本方法原理简单,计算量小,计算速度快,能够满足测量系统的实时性要求,已在测量实验中取得了较好的效果.     

基于镜面折反射全景成像的三维重建方法研究

针对基于图像的三维重建过程中成像系统获得的双视点或多视点图像不能一次性完整建模、图像匹配过程中计算复杂度高、标定繁琐的问题,设计了一种基于镜面折反射全景成像技术的单目多视角立体视觉系统及三维建模算法。该方法根据立体视觉传感器获取被测物体表面信息图像,通过阈值分割将图像分割为5个基本视图,并建立空间几何约束关系;使用离散的体素来表示被重构物体的几何信息,采用光一致性约束进行物体表面点的判断;通过轮廓体素遍历获取物体三维模型。该方法能一次性获得物体不同视角全方位图像信息,根据空间几何约束、纹理颜色约束及物体曲线约束,快速重构出物体的三维几何模型。该方法降低了匹配计算的复杂度和硬件使用成本,其有效性已在实际系统中得到了验证。     

EOTF与采样比特位深对HDR影像质量的影响

在数字化时代,图像亮度动态范围获取和显示都离不开转换函数和采样比特位深。当今,虽然图像系统中亮度获取和显示的能力已经得到显著提升,若转换函数选取不当,在既定比特位深下,仍会出现亮度阶梯现象,造成图像质量下降。本文以人眼对比灵敏度为衡量标准,讨论现有高动态范围内容制作标准中,不同转换函数、不同量化位深对图像质量的影响。通过计算,与Barten视敏度模型对比,表明使用12比特位深的PQ不会产生采样量化带来的亮度阶梯现象;在显示最高亮度为200 cd/m~2时,使用12位比特位深的修改后的Gamma2.6与PQ表现相似。     

基于阈值增量的标准动态眩光源设计方法

针对目前眩光测量装置面临的测量标准不统一的问题,提出了一种基于阈值增量(TI)的标准动态眩光源设计方法,建立了眩光测量仪校准系统.依据阈值增量的测量要求确定标准动态眩光源结构;眩光测量过程中,在保证实验室环境和现实路灯照明环境中的位置指数与立体角分别相等的前提下,规划眩光源的布局以及确定眩光源的发光面积;以最高为24 ...     

室内照明统一眩光值(UGR)校准装置的研制

统一眩光值UGR是表征室内照明眩光程度高低和视觉舒适度的重要参数,在室内照明检测和照明设计中有着广泛应用。目前国内对于眩光测试仪的溯源方法一般只采用光亮度标准装置校准亮度值,而对于照明光源的亮度分布和几何位置信息都没有进行相关校准,造成眩光测量结果的失准和不统一。针对此问题,本文研制了一套统一眩光值UGR校准装置,介绍了装置原理和结构,并对其不确定度进行分析。该装置的研制对于保障眩光测量结果的准确统一,有效提升照明设计质量,保护视觉健康有着重要作用。     

基于支持向量机分类策略的多晶硅电池片色差检测

针对复杂颜色和纹理特征条件下,多晶硅电池片上的色差检测问题,提出了一种基于支持向量机分类策略的多晶硅电池片色差检测方法。首先对预处理后电池片图像进行颜色模型转换和通道分离,利用Otsu方法对单通道图像进行阈值分割处理,并计算各阈值图像的区域对比度,然后根据区域对比度情况选择合适的阈值图像,利用阈值图像所提供的信息提取图像特征;最后使用支持向量机分类器来判别电池片是否存在色差缺陷。实验结果表明提出的色差检测算法可以实现多晶硅电池片色差高效检测,色差缺陷检测的准确度、误检率和检测时间分别达到96.88%, 5％和109ms。     

Time course of brightness under transient glare condition

It was shown that a peripheral glare source reduces the brightness of a foveal stimulus. We hypothesized that this brightness reduction is governed by an inhibitory effect of the glare source on the test. We reported the results of an investigation of the dynamic of brightness reduction of an incremental stimulus immediately after the onset of a glare source in the field of view. A magnitude comparison paradigm using constant stimuli was adopted to determine the luminance that appeared equal in brightness to the standard patch. The luminance of the standard stimulus was in the mesopic range (0.5 cd/m2), and the levels of glare were 15 and 60 lx. Results showed that the time course of brightness reduction followed the typical shape attributed to the Broca-Sulzer effect. Data were fitted with a model that first considers the response of a peripheral ganglion cell to glare and then its inhibitory effect on the test signals. We discussed the plausibility of a postretinal stage of processing.     

电镜图像的量子衍生增强算法

在量子信息处理框架下,从像素灰度归一化、像素量子态表示、量子测量、测量结果映射等方面,总结了现有量子衍生图像增强算法的处理流程。以 SARS-CoV-2 新冠病毒电镜图像增强为样本,结合实验分析,改进了量子衍生增强算子的加权方式,提出了灰度变换可调参数优化值的非迭代式确定算子。实验结果表明,量子衍生增强算法综合考虑了电镜图像的全局与局部信息,兼顾了对电镜图像对比度与亮度的调节,图像细节清晰、明暗适宜。     

Single image veiling glare removal

Photographing against a bright light source is difficult since the direct light from the light source causes glare phenomenon in the lens, changing the colour balance and reducing the image contrast within the field of view. To address the effect, we introduce a glare formation model that accounts for the characters of the glare. Based on the model, we propose a single image processing method to remove the glare in the images by decomposing the image into the scene layer and the glare layer. We then adjust the brightness and the colour balance of the scene layer to eliminate the influences of the glare. In order to enhance the contrast decreased by the glare, we use a local standard deviation-based contrast enhancement algorithm to boost the details while avoiding excessive enhancement. Experimental results show that the method removes the majority of the glare and improves the local contrast effectively.     

基于计算机视觉测量技术的图像轮廓提取方法研究

图像分割与轮廓提取是计算机视觉测量技术的关键环节。针对传统边缘检测方法中存在的问题，结合计算机视觉测量技术的特点，提出了一种实用的轮廓提取方法。该方法采用灰度阈值法进行图像分割，并用数学形态学方法对二值图像进行缺陷修补，通过链码跟踪存储轮廓信息，实现了具有单像素边缘的图像轮廓提取。文中给出了关键技术的原理及实现方法。实验表明，与经典的边缘检测方法相比，此方法具有抗干扰性强、精度高等特点，能满足工程测量的实际需要。     

基于图形（像）库的测量器具动态特性求解方法

提出一种基于图形（像）库的测量器具动态特性求解新方法。该方法利用图像处理与识别技术首先将测量器具实验曲线与图形（像）库中的标准曲线相比较,得到与实验曲线相匹配的标准特性函数,然后改变标准特性承数中参数,逐次迭代计算与实验曲线的相关函数,直到其大于规定阈值,从而给出表示测量器具动态特性的算子表达式。该方法准确度高,适应范围广,适合于计算机自动求解各种不同系统的动态特性。     

包装箱型号标记缺陷检测系统设计与实现

目的 为了实现空调包装箱上型号标记缺陷的实时动态检测,基于图像处理技术设计包装箱型号标记缺陷检测系统.方法 基于AM5728控制器设计控制系统硬件平台,主要包括控制单元、图像采集与处理单元、成像单元等,并进行实际测试研究.采用几个关键方法,包括图像增强处理、形态学、缺陷检测、动态阈值分割算法等,并根据包装箱型号标记图像特征选择配准区域,同时给出一种动态阈值分割算法,利用各种算法实现缺陷检测.结果 采集了250个包装箱条码样本,采用文中方法获取到了监测数据,正确率高达97.2％,漏检率为0.结论 该方法具有较高的可靠性、通用性,可实现包装箱型号标记的缺陷快速检测,解决了空调包装箱上的型号标记实时动态缺陷检测的实际工程问题.