X射线成像系统数字图像质量评价方法研究

为了实现X射线成像系统的闭环控制,必须采用射线图像的客观评价方法来代替现有的主观评价方法,对射线源管电压、管电流进行调节。本文结合射线图像特点,提出了一种基于感兴趣区域的加权熵的图像客观质量评价方法。实验表明,与传统图像质量评价函数相比,该方法具有较好地单峰性、鲁棒性和尖锐性,可以有效地评价射线图像质量。     

基于视觉感兴趣区的图像质量评价方法

该文把人眼对图像中的不同区域具有视觉选择特性与客观图像质量评价方法结合起来,提出基于视觉感兴趣区的图像质量评价方法。该方法通过分析影响视觉兴趣性的亮度、灰度、面积等因素,得出不同区域的兴趣性加权系数,对客观图像质量评价方法加以改造。试验证明该方法优于传统的客观评价方法,能较好的符合主观评价结果。     

基于视觉感兴趣区的图像质量评价方法

该文把人眼对图像中的不同区域具有视觉选择特性与客观图像质量评价方法结合起来,提出基于视觉感兴趣区的图像质量评价方法.该方法通过分析影响视觉兴趣性的亮度、灰度、面积等因素,得出不同区域的兴趣性加权系数,对客观图像质量评价方法加以改造.试验证明该方法优于传统的客观评价方法,能较好的符合主观评价结果.     

手指静脉图像质量评价

根据手指静脉图像本身的特征,首次提出了手指静脉图像质量评价方法.在分析人类视觉系统(HVS)性能的基础上,将图像有效区域、对比度、位置偏移度、模糊度、信息熵作为评价手指静脉图像质量的参数.并综合分析这些参数,加权获得静脉图像总质量评价函数.实验表明,得到了与主观评价结果相一致的客观评价值.     

基于视觉注意机制与区域结构相似度的图像融合质量评价

针对目前图像融合质量客观评价与主观评价结果一致性不高的问题,结合人类视觉注意机制和区域计算方法对EFQI指标进行改进,提出了一种基于视觉注意机制（VAM）与区域结构相似度的图像融合质量评价指标。该指标充分考虑了人类视觉感兴趣区域和人眼对区域信息敏感的特性,使用方差显著图与视觉显著图相结合的加权方法对图像中的显著区域赋予更大的权值,并采用更符合人类视觉特性的区域计算方法求取融合结果图像和源图像在各区域上的结构相似度以评价融合质量。用该指标评价10种不同融合算法的融合结果图像并与主观评价结果进行相关性分析,分析结果表明该方法相比传统的评价指标能更有效地反映融合图像质量,与主观评价结果一致性更高。     

基于感兴趣区域的图像质量评价方法

将图像质量的评价划分为感兴趣区域与非感兴趣区域的加权组合评价,在感兴趣区域内使用梯度算子改进结构相似评价方法,非感兴趣区域沿用经典的结构相似评价。实验结果表明,该方法能较好地考虑感兴趣区域的重要性,更符合人的主观视觉质量。     

高质量手掌静脉图像获取及ROI提取的研究

针对手掌静脉图像获取困难,获取的手掌静脉图像质量欠佳以及手掌区域定位方法复杂的问题,提出了一种手掌静脉采集装置,使用该装置进行手掌静脉图像采集。采用基于图像二维熵和局部二维熵方法来评价采集的图像质量,并依据反馈的评价结果作为依据,自适应控制近红外LED的亮度和摄像头的参数,重新采集直到获得高质量的手掌静脉图像。并将获得的高质量图像作为手掌感兴趣区域（ROI）提取及后续的图像处理算法的输入图像。本文的图像质量评价方法采用改进型适用于现场可编程门阵列（FPGA）平台的加速实现方法,ROI提取通过构建局部图像快速判别和定位。实验结果表明,使用二维熵评价图像的方法配合反馈控制PWM波的输出所采集的手掌静脉图像,比现有阶段方法采集的图像在灰度特性、静脉特征的效果方面得到提升,同时获得的图像减少了后处理中ROI提取算法的计算量。     

基于ROI的双尺度结构相似度图像质量评估

目前有些图像质量评估方法未考虑到感兴趣区域对图像质量的影响,所得结果与人的主观感觉有误差。为此,提出基于感兴趣区域的双尺度图像质量评价方法。将图像质量的评价分为感兴趣区域和不感兴趣区域的加权组合评价,在感兴趣区域内使用双尺度图像质量评价方法,不感兴趣区域使用传统的结构相似度评价方法。实验结果表明,该方法考虑了感兴趣区域对图像质量的影响,强化了感兴趣区域评价值在总评价值中的比重,更符合人的主观视觉质量。     

改进的结构相似医学图像质量评价方法

医学图像质量评价从基本方法上和普通图像评价是相同的。基于人眼视觉系统的图像质量客观评价一直是图像处理领域的研究热点。Zhou Wang等人提出了著名的客观质量评价方法：结构相似度（SSIM）,它的理论基础是人眼视觉系统能高度自适应地提取场景中的结构信息。其评价性能优于PSNR（或MSE）。但是SSIM评价模糊失真类的图像准确性较低。在深入研究SSIM算法的基础上,提出一种改进SSIM算法：基于梯度方向信息的图像质量评价方法（GDSSIM）。实验结果表明,GDSSIM评价高斯模糊（GBlur）图像库时准确性明显高于PSNR和SSIM,评价Fast Fading图像库时准确性也有明显优势。最后,初步探讨了以上图像质量评价算法在医学图像上的应用。     

顾及源图像质量的可见光和红外图像融合算法

分析了目前图像融合算法存在的问题,提出顾及源图像质量的可见光和红外图像融合的算法。以图像融合理论方法为基础,引入图像质量评价方法,构建了顾及源图像质量的图像融合基本框架。以区域加权信息熵作为可见光和红外图像评价方法,并以图像质量评价结果作为小波变换的系数权值来进行图像融合,分别以图像的平均灰度、标准差、信息熵、空间频率作为评价指标对融合后的图像进行质量评价,提出了基于区域加权信息熵的可见光与红外图像融合算法。最后选取多组可见光和红外图像进行图像融合实验。实验结果表明:顾及源图像质量的可见光和红外图像融合算法是完全可行和有效的。