一种基于人眼视觉特性的立体图像质量客观评价方法

通过模拟人眼视觉特性中的对比度敏感函数、多通道效应以及立体感知特性,提出了一种基于人眼视觉特性的立体图像质量客观评价方法.在评价左右图像质量时,利用小波变换模拟人眼视觉特性中的多通道效应,不同空间频带的小波系数按对比度敏感函数进行加权,左右图像质量度量采用Canberra $巨离.在评价立体感知时,则通过计算原始与测试...     

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.     

基于Hadamard变换的数码显微成像自动对焦新方法

提出了一种基于Hadamard变换的自动对焦评价函数,利用数字图像Hadamard频谱的高频分量分析对焦的精确程度.实验结果表明,相对于传统的自动对焦方法,新方法不仅可实现精确对焦,而且抗噪能力强;由于Hadamard变换本身计算量很低,因此新方法还具备算法简单、运算速度快和易于硬件实现等特点.     

基于结构相似度的自适应图像质量评价

考虑到在结构相似度(SSIM,structural similarity)模型中,亮度、对比度和结构度3个评价因子对不同失真类型图像质量评价(QA)的贡献程度不同,本文提出了根据图像失真类型分析的自适应SSIM(ASSIM)的IQA方法。首先,分析失真图像和参考图像的小波子带能量、傅里叶功率谱和幅度谱的数据特点,据此判定图像失真类型,包括高斯白噪声(WN)、JPEG压缩(JPEM)、高斯模糊(Gblur)及类JP2K4类失真;接着,通过优化算法确定SSIM在评价不同失真类型图像时最佳的评价因子权重;最后,将图像的失真类型判别和评价因子的调整相结合,实现对图像的自适应评价。实验结果表明,由于失真类型的判断和评价因子权值的优化,ASSIM对各类失真图像的评价效果都要优于SSIM,特别是对Gblur失真的图像进行评价时,Pearson系数(CC)值提高了0.05,Spearman等级相关系数(SROCC)值的提高超过0.039。     

结构相似度的立体视频错误隐藏

针对立体视频传输中右视点整帧丢失,提出了一种基于结构相似度(Structural Similarity,SSIM)的立体视频右视点整帧丢失错误隐藏算法。首先,提出了时域SSIM和视间SSIM的概念。然后,根据视频序列的时域相关性,将前一时刻右视点图像宏块的预测方式作为丢失图像宏块的预测方式。接着,将前一时刻右视点图像以宏块为单位进行时域和视间匹配,求取其以像素为单位的时域SSIM映射图和视间SSIM映射图。最后,计算并比较前一时刻右视点图像每个宏块的时域SSIM和视间SSIM值,得到每个宏块的预测方式,将其预测方式作为丢失帧中宏块的预测方式,从而使用运动补偿预测或者视差补偿预测的方法进行恢复。实验结果表明,与传统的算法和Pang的算法相比,PSNR值分别提高了2.76 dB和3.43 dB,且本文算法主观效果较好。     

面向HEVC的深度视频预处理

通过深度相机或者深度估计软件获取的深度视频准确性差,影响深度视频的编码压缩性能。因此,本文提出了一种面向HEVC的深度视频预处理算法。首先提取深度视频的边缘获取边缘掩膜;其次根据边缘掩膜对深度序列分类进行空域平滑;再次将彩色和空域平滑后的深度视频进行时空转换,并以转换后的彩色视频为辅助对转换后的深度视频进行时域平滑,以增强深度视频的时间相关性;最后对时域平滑处理完的深度视频进行逆时空转换,获取最终的预处理深度视频。实验结果表明,提出的处理方法既可以保证虚拟视点质量基本不变,又能够节省7.00%～23.78%的码率。     

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。     

多视点视频编码中的视频目标提取与视差匹配

在单通道视频目标分割算法的基础上,首先提出一种多视点视频编码中的视频目标提取方案.然后提出一种基于多级块匹配视差估计算法.应用Moravec算子对视差矢量图进行检测,提取特征视差矢量并对其进行精确度检验.若特征视差矢量不够精确,则其所在块将重新进行小范围的块匹配.若块匹配误差仍太大则将其分裂为四个子块重新匹配.与传统块匹配算法相比,新方法能获得较为精确和平滑的视差场,提高重建后的图像质量.     

一种基于MPEG-2的立体视频编码中的视差匹配快速算法

高效，快速的视差匹配是立体视频处理中的一项关键技术。本文在分析立体图像序列的视差矢量与运动矢量之间的相关性的基础上，提出一种基于MPEG-2的立体视频编码中的视差匹配快速算法。实验结果表明，与全搜索法相比，在保证重建图像质量的前提下，快速算法能显著降低视差估计的计算复杂度。     

结合JND模型的交叉验证深度图质量评价方法

针对在3D视频(3DV)和自由视点视频(FVV)中传统的 图像质量评价方法不适用于深度图的问题,本文从人类视觉感知特性出发,提出一 种新的深度图 质量评估算法。首先进行交叉验证,得到待评价深度图的差值图;然后提取遮挡掩膜,去除 被遮挡的像素 点;再根据人类视觉特性,考虑背景亮度掩蔽、纹理掩蔽和边缘敏感性等因素,应用恰可察 觉失真(JND)模 型得到每个像素点的误差可视阈值;最后计算错误像素率作为度量指标评价深度图的质量 。实验结果表 明,本文提出的算法能够准确地检测错误像素,所提出的度量指标与全参考度量指标的相关 系数的平均值 为0.833,最高达到0.933,与合成虚拟视点均 方误差的相关系数的平均值为0.857,最高达 到0.928。