基于冗余提升不可分离小波的LSCN红外图像增强方法

针对红外图像信噪比低, 易受背景环境影响的问题, 提出一种基于不可分离小波的多尺度方向分析(NSWMDA)和连接突触计算网络(LSCN)的图像增强算法. 该算法首先将原始图像进行冗余提升的不可分离小波变换(NSWT), 得到高频细节子带和低频近似子带, 然后对高频细节子带进行多方向滤波后LSCN算法进行增强, 对低频近似子带直接采用LSCN算法增强, 最后对处理后的子图进行融合重构得到增强后的红外图像. 在电力变压器红外图像中, 该算法相比其他算法在边缘强度、信息熵、峰值信噪比、结构相似度、平局梯度5种指标中分别至少提升了10.86%、14.39%、19.95%、7.06%、6.70%. 实验结果表明, 该算法不仅提升了红外图像整体清晰度, 同时也使得图像的细节纹理和对比度得到加强, 具有很好的红外图像增强效果.     

一种新的基于局部特征的图像质量评价方法

传统的基于结构相似度（SSIM）的质量评价方法具有适用范围狭窄,评价算法不稳定等特点。在对传统图像质量评价算法研究的基础上,提出了一种新的基于局部特征的质量评价方法。与传统方法不同,在对图像质量进行评价时,该方法充分考虑到图像的结构信息对于图像质量的影响。新的方法主要分为3个步骤：首先,基于一种新的图像分块算法,根据图像的结构信息将图像划分成不同的块;其次,利用图像的梯度作为衡量像素重要程度的权值,计算参考图像和失真图像对应图像块的结构相似度;最后,融合各个块的相似度信息获得最终的图像质量评价结果。实验结果表明,该方法的评价结果更加合理、稳定,适用范围广,优于传统的基于结构相似度的质量评价方法。     

结合HVS及SSIM的无参考模糊图像评价方法

针对传统无参考模糊图像质量评价算法未考虑人类视觉系统在模糊检测时的有限性这一缺点,提出了一种结合人类视觉特性及结构相似度的无参考图像质量评价方法。该方法向原始输入图像增加低通滤波器生成重新模糊图像;之后创建一个以原始输入图像的边界点为中心的强边界像素块集合;分别计算集合中像素块与对应的重新模糊图像中像素块间的结构相似度指数;所得的全部结构相似度指数的均值作为最终的原始输入图像的模糊值。基于LIVE模糊图像数据库的实验结果表明,该方法有较好的性能,其计算结果与主观统计值的线性相关系数及斯皮尔曼等级相关系数分别为0.9298及0.9318。     

一种改进的基于结构相似度的图像质量评价方法

基于结构相似度（SSIM）的图像质量评价方法简单高效,准确性较高,评价性能优于峰值信噪比（PNSR）和均方误差（ MSE）,但SSIM模型不能较好地评价严重失真和交叉失真类型的图像。文中提出了一种改进的基于结构相似度的图像质量评价方法（ HSSIM）,该方法将直方图信息作为图像的主要结构信息,根据人眼视觉特性,利用直方图集中度来表示图像模糊度,最终计算得到图像的结构相似度值。实验结果表明,HSSIM比SSIM模型更符合人眼视觉系统特性,能更好地评价失真图像的质量。     

色彩复原图像的质量评价方法

针对褪色文物数字化保护中色彩复原图像的质量评价问题,研究客观质量评价方法。结合峰值信噪比(PSNR)的计算优势与人眼视觉特征信息熵的结构特性,提出一种基于视觉特征信息熵的彩色图像质量评价方法。该方法建立带权值的质量评价函数和对应评价算法流程,利用归一化方法确定权值。通过评价算法流程计算复原的彩色图像与参考彩色图像的函数值,比较两者的相似程度。值越小,代表相似度越高,对应的复原彩色图像质量越好,以此客观判断色彩复原方法的优劣。实验通过四种性能差异复原方法的质量评价参数比较,表明评价结果与人眼视觉主观感受相一致,验证了所提方法的有效性。     

一种针对图像模糊的无参考质量评价指标

在成像模型的基础上,分析了图像模糊的原因,提出了一种为图像构造参考图像的方法,进而将结构相似度(SSIM)评价方法引入到无参考图像质量评价中,提出一种无参考结构清晰度(NRSS)的新的无参考图像质量评价方法,将其用于对模糊图像的质量评价。该方法通过低通滤波器来构造参考图像,通过计算原始图像与参考图像的结构相似度值来评价原始图像质量,很好地结合了成像系统的数学模型和结构相似度评价方法的优势,实验结果表明无参考结构清晰度评价指标能够给出和主观评价方法以及其余有参考评价方法一致的结果。     

基于插值与剪切波融合的图像超分辨率重建

针对单幅图像超分辨率重建问题,提出一种基于软判决自适应( SAI)-双三次( Bicubic)插值与平移不变剪切波融合的超分辨率重建算法。对源图像分别进行SAI插值和Bicubic插值,采用平移不变剪切波变换对2幅插值图像进行多尺度、多方向分解,得到低频及高频子带,对于低频子带,根据区域系数方差确定模糊相似度,结合改进的S函数确定自适应加权融合规则,对于高频子带,采用新改进拉普拉斯能量和与加权平均相结合的融合规则进行处理,将得到的融合系数进行剪切波逆变换,从而得到高分辨率重建图像。实验结果表明,与原有的SAI插值算法相比,该算法能提升重建图像的清晰度及峰值信噪比。     

基于边缘的结构相似度模糊图像质量评价

结构相似性理论是一种关于图像质量评价的新思想,它很好地模拟了人眼视觉特性的整体功能。本文首先介绍了传统图像质量评价方法的不足,分析了基于视觉特性的结构相似度理论。作为结构相似性理论的一个实现,结构相似度模型(SSIM)简单且评价性能优于峰值信噪比(PSNR)或均方误差(MSE),但SSIM模型不能较好地评价严重模糊的降质图像。基于此,在SSIM基础上,本文提出了一种新颖的、基于边缘的图像质量评价模型(ESSIM)。该模型充分考虑了图像的边缘信息和人类视觉系统的关系。实验结果表明,ESSIM是一种有效的图像质量评价方法,尤其在对模糊图像的质量评价上优于结构相似度的评价方法SSIM。     

红外模糊图像的无参考质量评价方法

图像质量评价是对图像处理算法的优劣给出合理的评估,在很多无法获取原始参考图像的应用场合中使用无参考质量评价方法。通过对红外图像结构分析得知图像所具有的不确定性往往是模糊性,而不是随机性,因此将模糊集理论中模糊熵的概念引入到红外图像质量评价中,提出一种针对红外模糊图像的无参考质量评价方法,并从算法的有效性、一致性和准确性三个方面进行比较分析。仿真实验结果表明,该方法具有计算复杂度低、运算速度快和主客观评价一致等特点,且在总体性能上优于均方误差(MSE)和峰值信噪比(PSNR)全参考图像质量评价方法。     

基于空间分布差异度的分块彩色图像检索方法

传统的基于颜色直方图的彩色图像检索方法具有计算简单和尺度变化不敏感的优点,但传统的方法普遍存在丢失图像空间信息和特征维数较高的缺点。为克服上述缺陷,提出了一种基于空间分布差异度的分块颜色直方图图像检索新方法。该算法首先将图像进行划分,并计算图像各子块间的相似度;然后,对分块的图像进行空间分布差异度的计算,并由此确定各分块的权值系数;最后,对各子块的相似度进行加权累加从而得到整幅图像的相似度。实验表明,该算法能克服传统方法的弊端,并具有较好的平均查找性能。     

一种针对高斯模糊图像的无参质量评价方法

针对模糊图像高频分量的特性,提出了一种针对高斯模糊图像的无参质量评价方法。该方法利用小波变换对模糊图像提取高频分量,在高频分量功率谱上构造评价指标。实验结果表明提出的评价指标优于PSNR和SSIM,其客观评价分数与主观评价分数具有更好的一致性。     

基于带间预测的非负支撑域受限递归逆滤波盲复原算法

针对非负支撑域受限递归逆滤波(NAS-RIF)算法对噪声敏感和耗时长等缺点,提出了一种改进的NAS-RIF盲复原算法。首先,为了改进原始NAS-RIF算法的抗噪性能和复原效果,引入了一种新的NAS-RIF算法代价函数;其次,为了提高算法的运算效率,结合Haar小波变换,仅对低频子频带的图像进行NAS-RIF算法复原,而高频子频带的信息,则通过带间预测分别从低频子频带的复原图像中预测得到;最后,为了保证高频信息的准确性,提出了一种基于最小均方误差(MMSE)的带间预测。分别对模拟退化图像和真实图像进行了仿真实验,采用该算法得到的信噪比增益分别为5.2216 dB和8.1039 dB。实验结果表明:该算法在保持图像边缘细节的前提下,能够较好地抑制噪声;此外,该算法的运算效率也得到了较大的提高。     

非下采样剪切波变换的医学图像融合

目的 由于单模态医学图像所提供的信息有限,不能反映相关组织所有细节信息,可能会造成临床医学误诊。针对这一问题,提出一种基于非下采样剪切波变换（NSST）的医学图像融合算法,对多模态医学图像进行融合,丰富融合图像信息,提高图像质量,为临床诊断提供依据。方法 首先,将源图像进行NSST变换得到低频子带和若干高频方向子带;其次,根据低频子带图像的特点,提出低频系数与脉冲耦合神经网络PCNN （pulse coupled neural network）相结合的方法;根据高频子带间结构相似度SSIM （structure similarity）不同,分为低相似和高相似子带图像;对低相似子带系数采用视觉敏感度系数VSC （visual sensitivity coefficient）与改进梯度能量相结合的策略;高相似子带系数采用VSC与区域能量相结合的方法;进而,选取结构相似度与边缘信息评价因子Q^ABF（edge based similarity measure）之和作为目标函数,自适应地优化可调参数;最后,经逆NSST变换重构图像。结果 对灰度图像和彩色图像进行实验仿真,并与其他4种融合方法进行比较,在主观视觉效果和客观评价标准,本文方法取得良好的融合效果,其中边缘评价因子和标准差都是最好的,其他指标相对较好;与靳珍怡提出的基于非下采样轮廓波变换的多模态医学图像融合相比,5组实验空间频率分别提高了11.8%、24.7%、83.4%、11.9%、30.3%;边缘评价因子分别提高了6.7%、15%、40%、50%、12%;结构相似度分别提高了0.7%、7.3%、2.4%、-3.6%、2.1%;交叉熵分别降低了16.9%、1.6%、-27.4%、6.1%、0.4%。结论 本文算法有效提高多模态医学图像融合质量,增加不同模态间的互补信息;与现有医学图像融合算法相比,本文算法更加优越。融合图像细节信息更为突出,整体信息更丰富,更符合人眼视觉特性。     

频率与方向敏感SSIM的图像质量评价方法

将人眼视觉对比敏感度的空间频率及方向特性,引入到结构相似度(SSIM)计算中,提出一种对频率与方向敏感度加权的结构相似度评价方法。对图像进行多级小波分解并计算各个子带的SSIM值,根据子带能量比重,对同一分解级下不同方向的子带SSIM值进行加权,以对比敏感度函数(CSF)的方向敏感性,根据CSF的子带响应对各个分解级进行加权,显示CSF的频率敏感性。在LIVE2及TID2008图像质量数据库上的仿真结果表明,与其他图像质量评价方法相比,该方法评价结果与主观评价具有较好的一致性。     

基于尺度不变性的无参考图像质量评价

现有的通用型无参考图像质量评价方法大多是利用失真图像及其主观值来训练回归模型预测图像质量指标,然而这种方法需要消耗大量的时间进行训练,并且评价效果依赖于训练图像库中的失真类型,通用性较差,很难应用到实际场合中。为了解决数据库依赖问题,提出一种归一化的基于图像尺度不变性的无参考图像质量评价方法。该方法不依赖外部数据,将图像的统计特性及边缘结构特性作为图像质量评价的有效特征,利用图像多尺度不变性计算多尺度间的整体特征差异,从而预测图像质量。实验结果表明,所提方法对混合失真图像质量评价效果好,运行效率高,与目前现有的无参考图像质量评估方法相比具有较好的综合性能,具有较好的应用价值。     

结构相似指数噪声整形算法及其在图像编码中的应用

提出一种基于双树小波变换的结构相似指数噪声整形算法（SSIM-NS） 算法并将其应用于图像编码传输中。算法是在双树小波变换后的噪声整形过程中引入结构相似指数度量（SSIM）,自适应地调整增益因子以达到最大限度聚集图像能量减少小波系数的目的,运用SPIHT编码算法对噪声整形后的小波系数进行编码并传输。实验结果表明,该算法不仅能够有效地削减小波系数个数聚集图像能量,而且在低比特率条件下重构图像具有更高的峰值信噪比（PSNR）,能够显著提高解码图像的质量。     

基于相位一致结构相似度的图像质量评价方法

针对结构相似度(SSIM)模型不能对模糊和高纹理图像进行较好的质量评价,提出一种基于相位一致结构相似度(MPCSSIM)的全参考图像质量评价方法。该方法保留SSIM中的亮度函数和对比度函数,将结构函数替换成相位一致函数,然后将三者结合起来进行质量评价。实验中LIVE数据库上的计算结果与主观评分的线性相关系数和斯皮尔曼相关系数分别为0.9501和0.9362。实验结果表明相位一致能够更好地提取图像的结构信息,该方法有较好的性能,能够更准确地评价模糊图像和高纹理图像的质量。     

基于颜色信息熵和多尺度纹理特征的图像检索

颜色特征采用分块的HSV颜色空间的信息熵,纹理特征采用小波多尺度高频子带方差特征,结合遗传算法的图像检索方法。采用组合特征进行图像检索,改善了颜色特征缺乏空间信息的缺点,利用遗传算法能够自适应地搜索最优解,减少了在相关反馈的检索过程中,用户的选择操作。通过比较实验,具有很好的检索性能。     

基于提升小波变换的医学图像融合

目的 将不同模态的医学图像(如CT/MRI图像)进行科学融合,可以有效地丰富图像的信息,提高信息的利用效能,这对于医学临床诊断具有重要的理论研究意义和应用价值。方法 基于提升小波变换的特性,对多模态医学图像的融合算法进行研究。首先,对已配准的源图像进行多尺度分解,得到低频子带和多层高频子带;进而,根据低频子带的特点和各层高频子带的噪声含量不同,提出了低频子带系数采用基于区域平均能量的加权融合规则;对噪声含量较低的低层高频子带采用基于计盒分维法获取分维数,而对噪声含量较高的高层高频子带提出了基于区域梯度能量加权融合规则。结果 分别对灰度图像和彩色图像进行了大量融合实验,并分别在主观视觉特性及客观评价指标下对不同融合算法产生的融合图像的质量进行了分析对比,表明本文算法具有较好的边缘保持度。结论 实验结果表明,较现有算法产生的融合图像,应用本文融合算法得到的图像具有更丰富的信息,更能使图像灰度级分散,具有更良好的视觉特性和评价指标。