基于感觉容量的图像质量评价算法

根据人眼对图像的背景比细节具有更大的感觉容量的特点,提出一种图像质量评价算法。将原始图像和被测试图像进行小波变换,其低频系数的误差总和反映图像背景的改变程度,而2幅图像的拉普拉斯均方误差(LMSE)定义图像细节部分的降质,并将两者相乘的结果用于评价图像质量。实验结果表明,该算法优于广泛应用的PSNR和LMSE等传统模型,其评价结果与HVS判断结果相符,可以评价不同的图像处理过程。     

运用局部纹理映射加速曲面纹理合成

基于样图的纹理合成方法能够在网格曲面上合成高质量纹理,但合成速度有待进一步提高,对此提出一种运用局部纹理映射加速曲面纹理合成的算法.首先以三角形法向量、切向矢量与纹理尺度为约束,将三角网格曲面分割为一系列映射区与合成区;然后用基于块的平面纹理合成方法生成大面积样图,用调和映射方法对映射区进行纹理映射;最后采用基于三角块的合成方法生成合成区纹理.实验结果表明,该算法对一般的随机性纹理与半结构性纹理具有很高的合成质量,能够控制纹理方向与尺度的变化.由于大部分三角形的纹理通过局部纹理映射得到,仅需要合成少数三角形的纹理,纹理合成过程得到大幅度地加速.     

基于小波块理论的灰度图像水印嵌入算法

根据图像小波变换系数的特点,提出一种以灰度图像为水印的新算法。宿主图像经过p级小波分解,将低频LLp系数值与加权后的水印灰度值相加,对变化的LLp系数值和没有变化的高频系数进行小波逆变换得到水印图像。实验结果表明,该算法使水印具有良好的不可见性、鲁棒性和低复杂性。     

基于信噪比的自适应双彩色图像水印算法

不可见性是图像隐形水印最基本的要求之一,它的客观标准是水印图像的信噪比。根据这个标准,提出了一种基于小波的以彩色图像为水印的自适应水印算法：根据需要的水印图像三基色的信噪比,对于不同的彩色宿主图像和彩色水印,都能够完全自适应地选择三基色各自的水印嵌入强度值训。试验结果表明该算法能够自动实现所要求的水印图像信噪比,水印具有较强的稳健性。该算法可以使每幅图像在不可见性（PSNR）和鲁棒性（参数训）间都能自然地达到最大程度的平衡,实用性较强。     

基于信噪比的自适应双彩色图像水印算法

不可见性是图像隐形水印最基本的要求之一,它的客观标准是水印图像的信噪比。根据这个标准,提出了一种基于小波的以彩色图像为水印的自适应水印算法：根据需要的水印图像三基色的信噪比,对于不同的彩色宿主图像和彩色水印,都能够完全自适应地选择三基色各自的水印嵌入强度值训。试验结果表明该算法能够自动实现所要求的水印图像信噪比,水印具有较强的稳健性。该算法可以使每幅图像在不可见性（PSNR）和鲁棒性（参数训）间都能自然地达到最大程度的平衡,实用性较强。     

基于快速模糊聚类的动态多直方图均衡化算法

为了提高直方图均衡化方法对不同亮度图像的适用性,提出一种基于图像聚类的动态多直方图均衡化算法.采用基于直方图加权的模糊C-均值聚类算法对图像进行快速聚类,并采用聚类质量评价指标确定最佳聚类个数.对于每个子图像的直方图,以像素数量均值作为幅度极值进行裁剪,根据原有灰度区间与像素占比重新分配动态范围.基于裁剪的直方图对每个...     

一种低复杂度的基于小波的彩色图像水印算法

根据图像小波变换系数的特点,提出了一种双彩色水印新算法:把彩色宿主图像的R,G,B分量分别经过p级小波分解,使它们各自的低频系数LLp个数等于水印的尺寸大小,然后将R,G,B分量的LLp系数分别加上加权后的彩色水印R,G,B分量的灰度值,将这些变化了的低频系数和没有变化的高频系数一起经过小波逆变换即得彩色水印图像.这种水印算法复杂度低,实验证明该水印具有较好的不可见性、鲁棒性.     

基于RGB灰度值缩放的彩色图像增强

为保持彩色图像增强时色调不变,提出一种基于RGB灰度值缩放的彩色图像增强算法。采用二次函数增强像素RGB三基色的最大值,获得缩放因子k,利用k值增强相应像素的RGB灰度值。实验结果表明,该算法能增强不同压缩比的彩色图像,综合性能优于现有算法。     

基于小波的视频质量评价模型

为提高客观视频质量评价算法与主观评价间的相关性,提出一种基于小波的视频质量评价模型.根据人眼对图像高低频失真的敏感度不同,利用小波变换的近似系数和细节系数,采用不同方法计算各帧图像的高频和低频失真量,将2种失真量相乘得到帧度量,所有帧结果的平均值作为客观视频质量评价值.实验结果表明,该模型结果与主观评价结果具有较好的相关性.     

基于小波第二级系数误差的图像质量评价模型

图像质量研究的目标是设计客观评价算法,它与主观评价有很强的相关性.本文根据人眼对图像高低频失真的敏感度不同,采用不同方法分别计算图像高频和低频失真量,然后将两种失真量直接相乘得到客观评价值.实验结果表明,这种客观评价模型能够一致评价各种失真类型、各种失真强度的图像质量,与LIVE图库上差异主观评价分(DMOS)的线性相关性优于PSNR、LMSE和SSIM算法.