颜色空间统计联合纹理特征的无参考图像质量评价

为了客观评价图像质量,本文提出联合颜色空间统计特征和权重局部二值模式(Local Binary Pattern,LBP)纹理特征的无参考图像质量评价模型。首先,对失真图像进行亮度去均值对比度归一化(Mean Subtracted Contrast Normalized,MSCN)操作得到MSCN系数;然后,对MSCN系数提取其统计参数特征和权重LBP直方图特征,其中统计参数由广义高斯模型获得,权重为MSCN系数的幅度。另外,还采用了Lαβ颜色空间下红绿和蓝黄分量的自然场景统计(Natural Scence Statistics,NSS)特征来增强基于颜色失真的描述,并运用非对称广义高斯模型获得统计参数特征。最后,运用SVR建立图像质量评价指标到主观质量得分的回归模型。在LIVE,CSIQ,TID2013和MLIVE数据库上的实验结果表明:4个数据库加权平均Spearman秩相关系数为0.776,Pearson线性相关系数为0.821,均优于其他方法;图像大小为512×512时特征提取只需0.19s。本文提出的方法与人眼主观感知具有良好的一致性,并具有复杂度低等优点。     

结合局部特征的无参考彩色图像质量评价

由于传统的无参考彩色图像质量评价方法与人眼感知结果的一致性较差,本文提出了一种全面利用待评价图像的色度、锐利度和对比度的无参考彩色图像质量客观评价方法。分析了彩色图像锐利度的局部特征,提出了一种新的彩色图像锐利度测量模型。基于对比度的局部特征和Buchsbaum曲线特征,建立了新的彩色图像对比度测量模型。最后,通过线性组合色度测量模型、锐利度测量模型和对比度测量模型,构建了无参考彩色图像质量评价函数。利用TID2013数据库中的3类退化图像(高斯模糊图像、对比度改变图像和噪声图像)验证了本文提出的锐利度测量模型、对比度测量模型和无参考彩色图像质量评价函数的性能。结果表明,本文提出的锐利度测量模型和对比度测量模型的性能均优于传统的锐利度和对比度计算模型。提出的无参考彩色图像质量评价函数的Spearman秩相关系数(SROCC)为0.904,Kendall秩相关系数(PROCC)为0.865,Pearson线性相关系数(PLCC)为0.922,亦均优于传统方法。     

彩色图像融合客观评价指标

由于已有的彩色图像融合客观评价指标与人眼视觉感知不符,提出了基于四元数卷积的无参评价指标用于客观评价彩色图像融合.首先,以四元数的形式对彩色图像进行建模,充分考虑彩色图像作为一个整体所具有的颜色信息.然后,利用四元数值边缘模板和彩色图像进行四元数卷积运算,获取彩色图像的细节信息,度量图像的清晰度及所融合得到的有用信息,并以权重的形式给出.最后,经过一系列的量化计算给出融合图像的客观评估结果.实验结果表明:本文所提出的彩色图像融合客观评价方法充分利用了图像中的颜色信息以及人眼较为敏感的细节信息,评价结果优于传统方法,并且具有良好的稳定性.用本文方法所得到的评价结果与人类的视觉感知相符,基本满足彩色图像融合客观评价的要求.     

基于多指标融合的虹膜图像质量评估方法

虹膜图像质量评估是虹膜识别系统中的重要模块,通过质量评估来摒弃质量较差的虹膜图像,能显著提升虹膜识别系统的性能。虹膜图像质量一般会受到多种因素的影响,单一或少数指标都不能准确客观地进行评估,因此提出了一种新颖的多指标融合的虹膜图像质量评估方法,选取可用虹膜区域、清晰度、虹膜半径、虹膜-瞳孔对比度、虹膜-巩膜对比度、瞳孔扩张性和灰度利用率这7个质量指标,结合GA-BP神经网络进行多指标融合,预测虹膜图像的综合质量评估分数。在CASIA虹膜图像库中进行验证,实验结果表明,该方法可以客观准确地评估虹膜图像的质量,对虹膜识别的性能有很强的可预测性。     

共光轴实时彩色融合系统

长波红外与可见光图像的自然感彩色融合有助于观察者快速感知环境和发现目标,而共光轴结构对于提高融合图像质量和简化配准算法具有独特的优势。为满足战场侦查、监视等需求,设计了一种基于TMS320DM642数字信号处理器和ATmega32单片机的共光轴实时彩色融合系统。融合系统的长波红外和可见光成像系统平行放置,利用分光镜和反射镜实现光路分离,通过视场匹配和光轴校准实现双波段视频图像完全配准。图像处理程序基于DSP/BIOS嵌入式操作系统开发,根据视频图像的特点,采用基于CbCr查找表的自然感彩色融合算法。针对硬件特点,对融合算法进行优化,使720 pixel×576 pixel的单帧图像融合时间为9.18 ms,满足25 frame/s的实时融合要求;融合图像呈现自然色彩,场景中的热目标易于辨识。文中对共光轴融合系统设计、实现过程中相关问题的研究具有参考借鉴价值。     

视觉感知的彩色图像质量积极评价

针对现行的被动(消极)彩色图像质量评价方法存在的问题,深入研究了人类视觉感知彩色图像特征的质量参数:彩色图像平均对比度、彩色图像平均信息熵、彩色图像平均亮度(平均灰度)、彩色图像平均层次因子和彩色图像平均带宽因子.以上述研究为基础,构建了基于扰动变换的主动(积极)彩色图像综合质量评价函数(CAF).研究发现CAF是扰动参数Delta和Theta的函数,通过对扰动参数进行变换,可以使CAF达到最大值,从而实现对单幅彩色图像的质量评价和质量改善.分别对窄带谱、宽带谱和全带谱3种不同色度谱类型的彩色图像进行了积极评价,结果表明,纳入平均带宽因子和平均层次因子两个参数的彩色图像质量积极评价方法符合人类视觉主观评价要求,可使扰动变换获得的彩色图像更加柔和、更富有层次感.该方法不仅能评价单幅彩色图像质量的好坏,还可以通过扰动变换改善彩色图像质量.     

基于图像清晰度评价的磨削表面粗糙度检测方法

针对当前机器视觉检测粗糙度主要采用图像灰度值信息进行统计分析,没有充分利用色彩信息且忽略了人眼视觉系统主观评判的问题,提出一种基于图像清晰度评价的磨削表面粗糙度检测方法。根据色块在不同等级粗糙度表面上形成的图像清晰度不一样,采用熵函数评价算法和基于色彩相关性的彩色图像清晰度评价算法分别构建清晰度与粗糙度之间的关系模型,论证了基于图像清晰度检测磨削表面粗糙度方法的可行性。试验结果表明,基于图像清晰度检测磨削表面粗糙度是一种可行的粗糙度检测方法,清晰度与粗糙度相关性强,清晰度有随着粗糙度的增大而减小的趋势,且利用色彩相关性的彩色图像清晰度评价算法对磨削表面粗糙度检测具有较好的灵敏性,并且该方法符合人眼视觉系统的主观评价;清晰度算法和主观评价二者结合可快速简易地在线检测工件的整体表面轮廓粗糙度。     

结合视差补偿与3D数据处理的盲光场图像质量评价

与传统的2D图像相比,光场图像记录了场景中光线的强度和方向信息,在多媒体技术应用领域中占据着重要的地位。但在光场图像的产生、传输等处理过程中会不可避免地引入失真,影响用户视觉体验,因而需构建有效、准确的光场图像质量评价方法对其进行评估。本文基于光场图像的伪视频和极平面图像提出了结合视差补偿与3D数据处理的盲光场图像质量评价方法。首先,采用视差补偿模块处理光场图像伪视频序列,然后对经过视差补偿后的伪视频序列进行三维离散小波变换以及三维去均值对比度归一化处理,并提取频域和空域特征。同时,在极平面图像上提取方向梯度直方图特征表征其角度信息的失真。最后,运用支持向量机建立图像质量评价指标到主观质量得分的回归模型。所提算法在公开数据库NBU-LF1.0,Win5-LID和SHU上的PLCC分别达到0.886 1,0.928 7和0.976 9,实验结果表明,与经典的二维图像质量评价方法以及先进的光场图像质量评价方法相比,本文方法与主观质量评价结果的一致性更高。     

结合人眼对比度敏感视觉特性的视频质量客观评价

结合人眼对亮度、色度、对比度以及运动目标的感知特性,提出了一种基于人眼对视频内容感知的视频质量客观评价方法。该方法将视频分为空域和时域信息分别描述,并利用人眼感知特性,从视频的亮度、色度、对比度以及目标运动4个方面提取特征,计算其强度。然后以人眼对比度敏感值作为强度的权重因子求和,构建人眼感知视频内容模型。最后,分别以此模型模拟人眼感知源视频和失真后的视频,计算每对应单元的所有像素之间和运动矢量之间的强度差;以强度差作为视频质量评价的分数,构建视频质量客观评价模型。采用LIVE数据库中的6个源视频和48个测试视频进行了质量评价实验,并与视频质量专家组(VQEG)推荐的5个较好的视频质量客观评价模型进行了对比分析。结果表明:提出模型的视频质量评价结果与主观评价结果之间的线性相关性系数达到0.8705,显示了较好的一致性,评价效果优于5个典型的模型。     

应用log-Gabor韦伯特征的图像质量评价

考虑人眼对亮度的感知符合韦伯定律的特点,本文利用log-Gabor滤波器模拟人眼对图像的感知过程,提出了一种新的log-Gabor韦伯特征,以便保留不同尺度的符合人眼感知的结构信息。基于此,还提出了一种应用log-Gabor韦伯特征的图像质量评价方法。首先将待评价失真图像和参考图像从RGB空间转换到YIQ颜色空间,分离亮度分量和颜色分量。然后利用log-Gabor韦伯特征和梯度特征计算亮度分量失真,并结合颜色分量的失真,得到失真图像与参考图像的局部相似度图。最后利用修正的CSF函数,对局部相似度图进行加权,得到图像质量评价指标。在LIVE、CSIQ和IVC3个图像库上的实验结果表明,本文方法与人眼主观感知有很好的一致性,而且相对于其他方法,表现更加稳定。本文方法在3个图像库上的加权Spearman秩相关系数(SROCC)为0.949 8,Kendall秩相关系数(KROCC)为0.802 6,Pearson线性相关系数(PLCC)为0.943 8,相比对比方法有显著的提高。     

应用颜色聚类图像块的多舰船显著性检测

由于多舰船目标显著性检测过程容易将边界像素作为背景处理,本文提出了应用颜色聚类图像块的多舰船显著性检测方法。该方法首先检测邻域像素是否具有颜色相似性,并将临近的具有相似颜色的像素聚集在一起作为一个图像块。接着,对获得的图像块进行扩展,使图像块包含很多其他图像块的像素以提高图像块内像素间的对比强度;对边缘像素进行背景索引标记,计算图像块中像素的显著性强度,采用阈值分割方法获得目标显著性区域。最后,基于颜色聚类的图像块存在部分重叠的特点,利用权值对存在叠加的显著性图像进行融合,从而获得多舰船目标整幅图像的显著性检测结果。对获得的多舰船目标图像进行了实验测试,并对本文算法结果和当前比较先进的其它显著性检测算法进行了效果对比。结果显示:提出的利用颜色聚类图像块的舰船显著性检测方法的查全率达到78%以上,准确率达到92%以上,综合评价指标Fβ≥0.7;无论考虑单个指标还是整体指标,本文算法均优于其他对比算法。     

整车制动性动态主观评价研究

主观评价在整车开发中具有重要作用,可以迅速发现问题所在,为研发人员提供客观测量的针对点。重点介绍了动态主观评价在整车制动性开发中的应用,分别从制动效能、踏板感觉、热稳定性、直线制动稳定性、弯道制动稳定性、制动点头、制动抖动、制动噪声等八个方面,详细研究了整车制动性能动态评估的路面条件、评价方法、评价指标与影响因素,并以量化评价的方式提出整车主观评价的绝对分数法,最后结合雷达图综合描述车辆制动性能主观评价结果。     

三波段彩色夜视分谱优化研究

为了得到更符合人眼视觉特性的彩色夜视图像,依据RGB彩色理论模型,提出一种基于滤光片分谱作用的三波段彩色夜视方法。根据微光夜视系统成像理论,计算微光夜视系统的视距一般表达式。以典型场景作为探测目标,研究引入滤光片前后微光夜视系统的视距变化率,其中蓝光波段的滤光片引入使视距下降到引入前的15%。基于视距理论分析及色度学原理,提出了提高滤光片的透过率、拓宽滤光片的透过波段、融合图像加入全波图像的三个改进方法。以此制备了三片滤光片,并进行了彩色夜视实验。实验表明,提出的改进方法得到的彩色夜视图像在熵和标准方差两个指标上均优于原始微光图像和传统融合方法得到的结果,且与人眼主观感受一致。     

基于改进模糊层次分析法的汽车操纵稳定性主观综合评价

基于改进的模糊层次分析方法(fuzzy-AHP),对某款车型进行了主观评价试验。通过经验丰富的驾驶员对该车型指标层指标进行主观评分,并将其与已确定的权重系数相结合,得到操纵稳定性的总体性能评价结果。研究结果可以帮助汽车设计人员合理地控制汽车的结构参数,使之既适合于驾驶员驾驶又具有足够的主动安全性。     

基于 HSV 色彩空间的改进红外与可见光图像融合算法研究

为了增强红外与可见光图像融合的目标信息、环境信息以及图像的人眼辨识度,提出 2 种基于 HSV 色彩空间的红外与可见光图像融合算法。每种算法首先将 RGB 和可见光图像分别转为 HSV 图像,并将 H 、 S 和 V 三通道分离,然后对于红外与可见光的 H 、 S 和 V 通道建立合适的数学模型相互映射融合,再将新的 HSV 图像转换到 RGB 图像。结果表明,所提的融合方法相较于传统空间域的处理方法,拥有更加明亮的目标信息、环境信息和视觉效果。     

基于特征融合的双模态低辨识度目标识别

针对单一彩色相机对低辨识度目标识别准确率低的问题,提出了一种利用彩色相机和红外热成像仪同时检测自动驾驶目标的方案。为了同时提取彩色图像的颜色特征与红外图像的温度特征,在单模态YOLOv3网络基础上改进网络结构得到双模态YOLOv3神经网络,并设计四种特征融合对比实验以确定最佳融合方案;建立双模态数据集同步采集系统,采集彩色图像与红外图像对并用于双模态网络的训练与测试;使用未经网络训练的验证集得到4种双模态特征融合模型的平均精度值与损失值。实验结果表明,在训练30次后,该双模态网络模型的平均精度值最高可达59.42%。     

结合目标提取和压缩感知的红外与可见光图像融合

针对红外与可见光图像融合易受噪声干扰从而使目标信息减弱的问题,提出了一种基于目标区域提取和压缩感知的融合算法。首先,在频率域上对红外图像进行显著区域检测得到其对应的显著度图,并在显著图指导下结合区域生长法提取红外图像的目标区域,有效抑制噪声与复杂背景的干扰。然后,用非下采样剪切波变换对待融合的图像进行分解,采用不同的融合策略分别对目标与背景区域的高、低频子带进行融合。针对背景区域提出一种新的基于多分辨率奇异值分解和压缩感知的融合规则,最后,进行非下采样剪切波逆变换得到融合图像。与其他算法的对比实验结果表明,本文算法能更好地突出目标区域,保留图像细节信息,抑制噪声干扰;图像质量评价指标中的信息熵、标准差、互信息、边缘保持度分别提高了3.94%,19.14%,9.96%和8.52%。     

基于企业亲密度的云制造服务优选方法研究

针对企业云制造服务优选问题,提出一种充分利用历史数据、主客观综合赋权的优选方法。从企业资源计划(Enterprise Resource Planning,ERP)全面获取服务过程数据,建立包含企业亲密度模型的、指标全面量化的评价体系。采用相邻目标优属度法,由用户确定指标间重要性,计算一级指标权重;基于极大熵准则,结合专家意见,用目标规划法确定二级指标权重;另外,对于冷启动问题,通过余弦相似性原理计算企业背景相似度评估新企业QoS评分。结合某汽车检测装备制造企业案例,验证了方法的实用性,该方法能快速辅助选择适合企业情况的服务提供商。     

基于定量评价准则的凝胶图像清晰度评价研究

针对前人提出的图像清晰度评价方法的定性评价准则具有主观性、模糊性等不足,给出了数学化的定量评价准则.依据此准则,结合凝胶生物图像的独特性,合理选取某些图像清晰度评价方法,通过实验对比分析各种方法的评价性能.基于微软基础类(MFC)和凝胶成像设备的实验结果表明,定量评价准则在保持与定性评价准则结果一致性之外,更具客观性和准确性,并得出灰度平方差分评价方法在凝胶成像自动聚焦系统的实现中表现出最优的聚焦指导性能.