太赫兹平面天线的设计

天线与太赫兹检测器的匹配网络是集成天线与太赫兹检测器的核心。针对低阻抗太赫兹检测器,在650 GHz设计了输入阻抗为7 Ω的平面U型天线和接有λg/4匹配器的蝶形天线,以及输入阻抗为50 Ω的平面对数天线和平面对数正弦天线。检测器的直流偏置电路会使天线上的高频能量通过该偏置回路漏出,故在偏置线上应用带隙结构形成低通滤波器。仿真了该滤波器的相关参数及接入位置,使得高频下天线不受超导检测器偏置回路的影响。     

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。     

一种基于最小可察觉失真的立体图像质量客观评价方法

立体图像质量是评价立体视频系统性能的有效途径,而如何利用人类视觉特性对立体图像质量进行有效的评价是目前的研究难点。本文通过分析最小可察觉失真(JND,just noticeable distortion)视觉感知模型,并结合反映图像结构信息的奇异值矢量,提出了一种基于JND的立体图像质量客观评价方法。评价方法由图像质量评价和深度感知评价两部分组成,首先提取反映图像质量和深度感知的特征信息作为立体图像特征信息,然后根据立体图像的不同失真类型情况对其特征进行融合,通过支持向量回归(SVR,support vector Regression)预测得出立体图像质量的客观评价值。实验结果表明,采用本文提出的客观评价方法对立体数据测试库进行评价,在不同失真类型或混合失真评价结果中,Pearson线性相关系数(CC)值均在0.94以上,Spearman等级相关系数(SROCC)值均在0.92以上,符合人眼视觉特性,能够很好地预测人眼对立体图像的主观感知。     

基于空间加权的虚拟视点绘制算法

在自由视点视频系统中,如何能在视频终端得到高质量的视频图像已成为基于深度图的绘制（DIBR）技术所研究的主要任务,其中虚拟视点像素插值是该技术中影响绘制质量的一个重要环节。针对虚拟视点绘制标准方案中存在的问题,提出了一种基于空间加权的像素插值算法。它是通过对多个投影像素点的深度值和水平方向绝对距离进行加权操作来实现像素插值的。在插值过程中,该算法考虑了不同区域投影像素点个数对像素插值准确性的影响,从而剔除了部分失真像素点,并且在图像输出前还分别对左、右参考虚拟视点进行了失真检测和矫正。实验结果表明,该算法改善了绘制的主、客观质量,其中,PSNR平均提高0.30 dB,SSIM平均提高0.001 3。因此,该算法可以有效地抑制像素插值过程引入的噪声,提高像素插值的精度。     

基于非负矩阵分解的彩色图像质量评价方法

针对稀疏表示的图像质量评价模型都基于灰度图像,缺少颜色信息,该文提出一种基于非负矩阵分解(NMF)的全参考彩色图像质量评价方法。首先,从自然彩色图像中随机采样,得到训练样本,利用非负矩阵分解,训练得到特征基矩阵,并经过Schmidt正交化,构建特征提取矩阵;其次,根据视觉显著性模型,利用最大视觉显著性和显著性差值两步骤选取视觉重要区域;最后,利用特征提取矩阵,得到低维的特征向量,并最终得到彩色图像质量评价值。实验结果表明,该文方法在LIVE, CSIQ和TID2008 3个图像质量评价库上有很好的表现。3个图像库的平均结果显示,该文方法的综合表现优于所有对比方法。这表明该文方法与主观感知有更好的关联度。     

基于支持向量回归的立体图像客观质量评价模型

立体图像质量评价是评价立体视频系统性能的有效途径,而如何利用人类视觉特性对立体图像质量进行有效评价是目前的研究难点。该文根据图像奇异值有较强稳定性的特点,结合立体图像的主观视觉特性,提出了一种基于支持向量回归(Support Vector Regression, SVR)的立体图像客观质量评价模型。该模型通过分析立体图像的视觉特性,提取左右图像的奇异值作为立体图像的特征信息,然后根据立体图像的不同失真类型情况对其特征进行融合,通过SVR预测得到立体图像质量的客观评价值。实验结果表明,采用该文提出的客观评价模型对立体数据测试库进行评价,Pearson线性相关系数值在0.93以上,Spearman等级相关系数值在0.94以上,均方根误差值接近6,异常值比率值为0.00%,符合人眼视觉特性,能够很好地预测人眼对立体图像的主观感知。     

基于视觉重要区域的立体图像视觉舒适度客观评价方法

先进的立体视频技术能给观众带来深度感和沉浸感,但也容易使人产生视觉疲劳,造成观看体验质量的下降,因此,如何对立体视频/图像的视觉舒适度进行有效评价是目前的研究难点。该文提出一种基于视觉重要区域的立体图像视觉舒适度客观评价模型,该模型主要包括3个部分:(1)利用图像显著图和视差图像得到立体图像视觉重要区域;(2)提取视觉重要区域的视差幅度特征、视差梯度边缘特征以及空间频率特征,作为反映立体图像视觉舒适度的感知特征信息;(3)通过支持向量回归建立特征信息与立体图像舒适度平均主观评分值的关系,预测得到立体图像视觉舒适度的客观评价值。实验结果表明,与现有的方法相比较,在相同的立体图像测试库上,采用该文提出的客观评价模型可以获得更好的评价性能。     

一种基于多模式融合的多视点图像颜色校正方法

针对各种多视点成像系统中视点图像颜色不一致的问题,提出了一种基于多模式融合的多视点图像颜色校正方法.该方法通过定义四种通用的线性和非线性校正模式,首先对输入的源图像和参考图像进行视差估计,以视差估计得到的匹配块作为样本,然后对样本分别用四种校正模式进行训练,得到各种模式的校正参数,最后基于最小均方误差准则对各种校正模式进行融合,得到最终的校正图像.实验结果表明,该方法能实现参考图像与校正图像的最小均方根误差,且具有较好的校正效果.     

虚拟现实中视觉诱发晕动症时空多特征评价

沉浸式的虚拟现实体验中视觉诱发晕动症（Visually Induced Motion Sickness, VIMS）是影响虚拟现实系统发展与应用的一个重要问题。现有的基于视觉内容的评价方案大多考虑的要素不够全面,对运动信息的提取较为简单,且少有考虑时域上的突变对晕动症的影响。针对上述问题,提出了虚拟现实中视觉诱发晕动症时空多特征评价模型;基于立体全景视频中空域、时域信息来设计视觉诱发晕动症评价模型,采用更符合人眼感知的加权运动特征,并考虑了立体全景视频时域的突变信息设计了特征提取方式。所提出模型分为预处理模块、特征提取模块及时域聚合与回归模块。预处理模块用于视口提取和光流图、视差图、显著图的估计。特征提取模块包含前背景加权运动特征提取、基于变换域的视差特征提取、空间特征提取及时域突变特征提取。时域聚合后通过支持向量回归得到VIMS评价分数。实验结果表明,该模型在立体全景视频数据库SPVCD上的预测结果与平均主观意见分的皮尔逊线性相关系数为0.821、斯皮尔曼相关系数为0.790、均方根误差为0.489。该模型取得了优良的预测性能,验证了所提出特征提取模块的有效性。     

一种基于虚拟视点合成的快速深度图编码方法

为了降低深度图编码复杂度并保证虚拟视点主观质量基本不变的情况下,本文面向三维视频系统采用最大可容忍深度失真(Maximum Tolerated Depth Distortions,MTDD)模型,并设计提出一种基于虚拟视点合成的快速深度图编码方案,它包括1)基于MTDD的LCU四叉树提前决策、2)检测是否对绘制失真敏感的竖直边缘区域等2个算法。首先,根据MTDD的可容忍性不同,给出应用于不同类型深度范围提前决策算法;然后,检测是否对绘制失真敏感的竖直边缘区域,根据不同的策略进行模式选择搜索;最后,融合这两个算法进一步降低视频编码的复杂度。实验结果表明,所提出的算法在不降低绘制视点质量和编码码率基本不变的情况下,降低了-68.844%编码时间。