基于感知的多视点视频编码宏块模式选择快速算法

多视点视频编码(MVC)采取可变块模式选择技术和 多参考帧技术显著提高了编码的压缩效率,但同时带来了巨大的 编码计算复杂度。为了降低MVC的计算复杂度,提出基于感知的快速MVC宏块模式选择 算法。基于人眼视觉感知的特点,利用视觉恰可察觉失真(JND)的概念建立MVC宏块的最优模 式和JND的联系,并利用该联系确定早期结束最优宏块模式选择过程的阈值,根据当前编码 宏块的JND与阈值的 关系自适应地减少每个编码宏块的模式搜索次数,进而减少MVC的方向搜索和参考帧搜索的 次数,以降 低编码的复杂度,提高MVC速度。实验结果显示,对于不同运动特性、内容、纹理信息、相 机间距和图像 尺寸的测试序列,提出的快速算法在率失真性能几乎不变的情况下平均节约76.00% 编码时间。     

基于BJND的立体图像篡改定位及恢复水印方法

针对立体图像内容的真实性认证和完整性保护等 问题,提出一种基于双目恰可觉察失 真(BJND)的立体图像 篡改定位及恢复水印方法。首先,利用奇异值的稳定特性,设计左右图像的定位水印;然后 ,根据BJND强度将左右图像 的定位水印嵌入到左图像中;最后,利用离散余弦变换(DCT)和JPEG量化压缩 生成恢复信息,并将右图像和左图像遮挡暴露区 域的恢复信息分别嵌入到右图像和左图像中。实验结果表明,本文方法所构造的水印对JPEG 压缩、椒盐噪声、高斯白噪声等偶然攻击比较鲁棒,而对剪切、拼接、旋转等恶意攻击较为 脆弱,同时对左右图像的恶意篡改区域检测率大于98%。由于充分利用了左右图像的匹配特 性,恢复的被篡改立体图像其左右图像PSNR达36.02dB ～41.29dB。     

一种新颖的多视点图像规正算法

在多视点图像系统中,由于场景光照或相机标定的原因,通常会导致同一对象在不同视点位置颜色外表的不一致。传统的亮度补偿算法难以有效地解决这个问题。基于Retinex颜色恒常性理论,提出了一种新颖的多视点图像规正算法,通过直方图均衡化、Retinex处理和颜色恢复手段,提取出反映物体本质特征的反射光系数来消除不一致光照的影响,在增强单视点图像对比度的同时,将视点间图像的颜色规正到一致的水平。     

基于PSSNa的平面侧栅型氧化物双电层薄膜晶体管

双电层薄膜晶体管(EDLTs)凭借其低电压、多栅调控以及对神经突触的模拟而备受关注.为了实现一种基于聚电解质的新型平面侧栅结构的EDLTs,采用磁控溅射制备的氧化铟镓锌(IGZO)沟道和氧化铟锌(IZO)电极,试验了三种不同的聚电解质作为栅介质.发现聚苯乙烯磺酸钠(PSSNa)可以作为栅介质材料实现器件的良好工作.由于...     

三维重定向图像主观和客观质量评价方法

三维（S3D）图像重定向技术的作用是调整S3D图像的宽高比。为准确和客观地衡量三维重定向图像的视觉质量，建立了一个S3D重定向图像质量评价数据库。首先，使用八种具有代表性的三维重定向算法对45幅原始图像按两种重定向尺度进行分辨率调整，共生成720幅三维重定向图像；然后，每幅重定向图像通过主观测试，得到相应的主观打分值；最后，对主观分数进行处理，得到平均主观意见分（MOS）值。在此基础上，提出一种三维重定向图像客观质量评价方法，即通过提取S3D重定向图像的深度感特征、视觉舒适度特征和左右视点的图像质量特征，使用支持向量回归预测得到S3D重定向图像的视觉质量。在提出的数据库上进行测试可以得知，所提方法的Pearson线性相关系数高于0.82，Spearman等级系数高于0.81，表明其能有效预测S3D重定向图像的视觉质量。     

建筑结构工程质量缺陷原因分析与防治对策

随着我国社会经济的发展,建筑事业迎来了良好的发展机遇。建筑市场的进步,促使建筑工程技术水平不断提高,但同时也存在建筑结构工程质量缺陷问题。文章结合工作经验,浅谈建筑结构工程质量缺陷原因分析与防治对策,以期为今后的工作开展有所帮助。     

基于立体视觉掩蔽的自恢复非对称立体图像水印

为了认证立体图像的完整性,提出了一种基于立体视觉掩蔽的非对称立体图像水印方法。首先,根据立体视觉特性,建立立体视觉掩蔽计算模型,设计了立体图像左右视点嵌入不同容量的非对称水印;其次,使用小波变换系数计算不同类型的恢复水印,将其分别嵌入2个或3个不同映射块,从而提高篡改恢复质量。仿真实验结果证明,该方法能够有效检测和恢复、拼接、粘贴等不同类型的篡改,并且恢复质量高于现有以及扩展的单图像水印方法。     

立体视频右视点图像宏块丢失错误隐藏算法

根据宏块的运动特性,提出了一种立体视频右视 点图像宏块丢失的错误隐藏算法。根 据视点内时域相邻帧及 视点间相邻帧的相关性估计丢失宏块的运动静止特性,将丢失宏块分为运动块和静止块。对 于静止块,直接使用时 域帧拷贝的方法恢复;对于运动块,使用外边界匹配准则选择候选块并赋予相应的权重得到 加权候选块,根据最优 候选块和加权候选块的边界匹配值自适应地选择最优块或空域插值方法恢复丢失信息。实验 表明,本文算法提高了 隐藏图像的主客观质量。在不同量化参数(QP)和不同宏块丢包率(PLR) 的情况下,经本文算 法恢复后图像的峰值信噪比(PSNR)与普通JM算法相比,平均提高0. 77～3.22dB。     

基于视差空间图的立体图像质量客观评价方法

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。本文提出了一种基于视差空间图(DSI) 的立体图像质量客观评价方法。首先, 分别构造原始立体图像和失真立体图像的DSI图;然后,通过三维离散余弦变换(3D-DCT)提取出反映图像质量 和深度感知的特征信息,并采用主成分分析(PCA)进行特征降维,形成立体图像特征信息; 最后,通过支持向量 回归(SVR)建立立体图像特征与主观评价值的关系,从而预测得到立体图像质量的客观评价 值。实验表明, 对于对称立体图像库,Pearson线性相关系数(PLCC)和Spe arman等级相关系数(SROCC)值均达到0.94以上;对于非 对称立体图像库,PLCC和SROCC值分别达到0.94以上。结果表明,本文方法能够很好地预测人眼对立体图像的主观感 知。     

基于显著性分析的立体图像视觉舒适度预测

分析了传统的基于全局视差特性的像视觉舒适度评价模型的不足,提出了一种基于显著性分析的立体图像视觉舒适度客观预测模型。首先,根据人眼的立体视觉注意力机制,利用协方差矩阵和Sigma特征集分别计算得到图像显著图和深度显著图,并组合得到立体显著图;然后,利用立体显著图加权得到立体图像视觉舒适度感知特征;最后,通过支持向量回归构造视觉舒适度预测函数,建立视觉舒适度感知特征和主观评价值之间的关系模型,从而预测得到立体图像视觉舒适度客观评价值。实验结果表明,本文评价方法的Pearson线性相关系数值达到0.79,Spearman等级相关系数值达到0.81,表明提出的模型更加符合人眼视觉特性,得到的客观评价值与主观感知具有较高的一致性。