结合局部特征的无参考彩色图像质量评价

由于传统的无参考彩色图像质量评价方法与人眼感知结果的一致性较差,本文提出了一种全面利用待评价图像的色度、锐利度和对比度的无参考彩色图像质量客观评价方法。分析了彩色图像锐利度的局部特征,提出了一种新的彩色图像锐利度测量模型。基于对比度的局部特征和Buchsbaum曲线特征,建立了新的彩色图像对比度测量模型。最后,通过线性组合色度测量模型、锐利度测量模型和对比度测量模型,构建了无参考彩色图像质量评价函数。利用TID2013数据库中的3类退化图像(高斯模糊图像、对比度改变图像和噪声图像)验证了本文提出的锐利度测量模型、对比度测量模型和无参考彩色图像质量评价函数的性能。结果表明,本文提出的锐利度测量模型和对比度测量模型的性能均优于传统的锐利度和对比度计算模型。提出的无参考彩色图像质量评价函数的Spearman秩相关系数(SROCC)为0.904,Kendall秩相关系数(PROCC)为0.865,Pearson线性相关系数(PLCC)为0.922,亦均优于传统方法。     

基于双目视觉特性的立体视频编码码率控制算法

为了使立体视频中的比特分配更加符合人眼视觉感知特性,提出了一种非对称质量的立体视频编码码率控制算法。首先,建立了左右帧的码率分配比例与量化参数差值之间的立体指数RRQ(Rate-ratio Quantization)模型。然后,将码率控制算法分为SGOP(Stereoscopic Group of Pictures)层、立体图像对层和帧层等3个码率控制层。在SGOP层计算每个SGOP的目标码率和关键帧的量化参数;在立体图像对层根据剩余比特数和缓冲区饱和度计算每个立体图像对的目标比特;在帧层则通过分析双目视觉掩蔽效应,用一种适合于立体视频的率失真优化方法合理分配左右帧的目标码率。实验结果表明,本文算法的码率控制偏差平均值为0.21%;立体视频客观质量比对称质量算法和Wang的算法分别提高了0.23dB和0.06dB,且质量波动较为稳定。因此,该算法基本满足网络带宽传输要求。由于充分利用了人眼双目视觉特性,可满足人们对立体视频的视觉需求。     

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。     

拉大相邻像素间颜色人眼感知差异的图像增强方法

彩色图像中,相邻像素间颜色是否相同包含景物的轮廓、纹理等信息。当相邻像素间颜色不相同但颜色差异小时,人眼会错误地感知像素间颜色相同,从而感知不到这对相邻像素颜色不相同所包含的景物信息。以图像中所有颜色不相同的相邻像素被人眼清晰感知到颜色不相同为目标,提出了一种彩色图像对比度增强方法。本方法在保真图像信息的前提下,尽量使所有颜色不相同的相邻像素间颜色差异拉大到人眼能清晰感知颜色不相同。区别于已有方法,本方法根据色调差与饱和度差确定像素间亮度需要拉伸的幅度。实验结果表明本方法能使图像中更多景物信息清晰地被人眼感知。     

基于人眼视觉系统的H.264/AVC码率控制算法

提出了一种基于人眼视觉系统（HVS）特性的H.264/AVC码率控制方案以解决传统的H.264/AVC码率控制算法中由于码率分配不当造成视频质量较差的问题。该方案利用人眼视觉系统对视频场景感知的选择性设计了一种新的基于区域的码率控制算法。首先,利用当前帧和前一帧的信息快速地检测出运动区域和非运动区域。其次,根据宏块所在区域的复杂度进一步将非运动区域细分为平坦区域和复杂区域。最后,对这3种区域依据不同的视觉敏感度权重分配适当的比特数。基于不同区域峰值信噪比（PSNR）、连续帧PSNR、主观评价以及缓冲器充盈度综合评价了本文算法的性能,结果表明,提出的基于区域的码率控制方案对不同视觉特性区域的比特分配有较高的鲁棒性,与JVT-G012的码率控制算法相比能获得较好的主观和客观编码质量。     

基于模糊神经网络的印刷线条感知质量评价EI北大核心CSCD

线条质量作为印刷品质量评价的主要内容之一,长期以来采用视觉主观评价方法,具有主观性、不一致性、效率低等问题。数字印刷领域虽然已开始采用机器视觉技术开展印刷线条质量的客观指标检测,但还不能明确给出这些客观测量值与线条整体感知质量之间的关系描述。对多组具有不同的模糊度和粗糙度边缘特征、不同的暗度和对比度表现、不同的线宽复制误差和填充效果的印刷线条开展实验研究,通过对线条质量属性的客观测量值与线条主观感知质量评价分值之间的数据分析,利用模糊神经网络算法建立了线条质量属性与主观感知评价结果之间的关系模型。实验结果表明,印刷线条感知质量的评价建模应以ISO13660标准提出的6个线条质量属性为依据,任何一个属性都不能唯一地确定印刷线条的质量,同时也都不应该从综合评价中删除出去;所提出的印刷线条感知质量评价建模方法是有效可行的,评价模型的预测结果与主观评价结果间具有很好的一致性,为印刷线条质量属性的客观检测赋予现实意义,也为基于机器视觉的印刷线条感知质量的综合评价提供了理论依据。     

彩色融合图像的质量主观评价

考虑人眼主观评价在彩色融合图像质量评价中的重要作用,设计了52人的彩色融合图像质量主观评价实验。采用"目标背景的感知对比度","清晰度","颜色协调性","颜色自然感"4个单一评价指标以及"基于目标探测的图像感知质量","基于场景理解的图像感知质量"2个综合评价指标对绿地、海天和城镇3类典型场景、8种融合算法获得的240幅彩色融合图像进行了主观评价,并依此进行指标分值归整及相关性分析,建立了2个综合指标的预测模型。实验结果表明:彩色融合图像的"颜色协调性"和"颜色自然感"有较高的相关性;基于目标探测的图像感知质量可用"目标背景的感知对比度"和"清晰度"来描述,基于场景理解的图像感知质量可用"颜色协调性"和"清晰度"来描述。但是对于不同的场景,每个指标的影响效果不同,所以预测模型中的权重系数不同。     

基于亮度特征的PTZ视频能见度检测算法及实现

为解决现有视频能见度检测方法的不足,提出一种基于亮度特征的PTZ视频能见度检测算法:提取路面的兴趣域,获得所选像素的高度一致性;利用基于Nagao滤波的区域增长算法得到精确路面区域,去除路基、车辆的影响,获得所选像素的亮度一致性;在路面区域中,提取反映路面亮度变化的对比度曲线,找寻亮度曲线特征点,通过消光系数计算图像中人眼可分辨最远像素;结合摄像机标定换算出最大能见距离.实验结果表明,该算法与人眼观测效果一致,准确率达到96%以上,检测误差在10 m以内,与能见度的对比度算法相比较,操作简单、抗干扰强、准确率高.     

基于路况视频的气象能见度检测方法与系统设计

为充分利用高速公路沿线的监控摄像机,实现对低能见度天气的全程监测,在分析能见度值的计算模型的基础上,提出了利用图像对比度进行视频能见度检测的算法。算法采用一致对比度法的边缘特征提取出图像中能够反应能见度变化的图像特征参数,利用最小二乘法及逆变换得出对比度与距离的拟合函数,分析图像特征与距离之间的关系,确定能见度数值。算法较好地满足人眼视觉特性,有效地提高能见度检测的精度。通过在高速公路搭建系统进行实验与测试表明,该视频能见度检测系统实时性好,检测准确度高、误差小,且具有较好的鲁棒性,并能对全路段能见度情况进行实时统计与分析。     

一种新型LCD运动模糊的测量分析系统

液晶显示器的运动模糊程度通常可以采用"运动图像响应时间(MPRT)"来表示,它已经被写入了VESA的平板显示器测量标准当中。本文建立了一种简单精确的运动模糊测量分析系统代替了复杂昂贵的追逐相机系统,该系统可以精确地测量液品亮度响应曲线(LCRC),并利用采集曲线根据人眼的平滑追踪和时域积分特性准确地仿真出所感知到的运动模糊图像。通过对阶跃LCRC进行一帧时间窗口卷积,直接计算MPRT。最后通过测量计算和视觉感知实验验证了仿真模型的准确性和系统的精确度。     

基于相机溯源的潜在不良视频通话预警

目前主流的不良视频检测大多基于视频内容分析,属于计算密集型任务,不利于巨量视频通话流的实时检测。为此,本文试图从新的视角来阻断潜在不良视频的传播,即实时视频流相机溯源。和传统检测内容的方法不同,本文试图通过检测产生不良视频的相机源来阻断潜在不良视频的传播,即一旦发现某个正在视频通话的手机产生过不良视频,就发出安全警告进行阻断。该思路的基本假设是拍摄过不良视频的手机拥有者有更大概率利用同一部手机拍摄不良视频。该思路的核心问题是寻找一种实时、可靠的相机溯源方法。为此,本文主要聚焦以下三方面工作:建立了一个包含100部视频的数据库用于算法评估,数据库中的视频来自25部不同型号、不同品牌的相机,每一部视频注明了相机来源;建立了一种简单、有效的视频相机溯源机制,实现相机的在线实时溯源;提出了一种多相机指纹特征集成决策模型,实现可靠的相机溯源。实验结果显示,所提相机溯源机制能满足相机溯源的实时性要求,并且所提多相机指纹特征集成决策模型显著优于现有的单一模型,对于安卓手机,其视频相机溯源准确率达到98.161%,验证了该思路的可行性。     

结合HVS和相似特征的图像质量评估方法

图像质量的客观评价方法研究在实现图像质量评价仪器化的过程中起到决定性的作用.在分析最新全参考图像质量评价算法:特征相似法(feature similarity,FSIM)的基础上,利用对比敏感度函数(contrast sensitivity function,CSF)算子以及离散余弦变换(discrete cosine transform,DCT)域的对比度掩盖效应,提出了一种改进的FSIM图像质量评价方法.该方法具有FSIM算法简单、高效等特性,同时又充分体现人眼视觉特性,更好地反映了人的主观感受.LIVE(laboratory for image and video engi-neering)测试数据集的实验结果证明,该方法在非线性回归后相关系数、斯皮尔曼相关系数、线外率等指标方面均优于传统的其他图像质量评价算法.     

稳定运动物体视频的特征方法

将背景特征块配对和直方图聚类运动矢量滤波相结合,提出了一种稳定运动物体视频的方法。用得到的全局运动参量补偿摄像机的帧间运动,运用帧差法分割出前景块和背景块,把参考帧背景上的特征块与当前帧上的特征块配对估计下一轮的帧间运动。用一块对多块的匹配策略,把参考块和以参考块为中心的搜索窗内的当前帧上的最佳匹配块配对,建立稀疏运动矢量场。然后,运用直方图聚类方法滤除矢量场中未分离出的前景块矢量和误匹配矢量。最后,用多个包含运动物体的实际视频序列对提出方法进行测试,并与其它先进稳像算法和技术仿真比较。结果表明:提出方法的全局平均帧间变换保真度可达31.05dB,接近或优于上述先进算法和技术。提出的方法对包含运动物体的视频具有较强的鲁棒性,可以去除帧间高频抖动并有效改善视频质量。     

一种基于编码域的自适应灵活宏块次序方法

针对不可靠传输会导致视频码流质量下降的问题,提出了一种基于编码域的自适应灵活宏块次序(FMO)方法用于视频容错编码.首先提取出图像的运动区域,然后依据对传输环境和图像特征的分析,计算出该运动区域的错误敏感度.在错误敏感度的基础上,计算最优的FMO编码模式,以使容错强度能够更有自适应性.为提高计算效率,主要的运算信息均来自编码域,即编码过程中产生的结果.实验结果表明:相较于固定FMO模式的方法,文章提出的方法能够更为显著地改善不可靠传输时的视频质量,且计算效率较高.     

基于蒙皮模型和WEOPA的人体外形和运动跟踪

为了解决多关节人体三维外形和运动跟踪问题,提出了一种基于蒙皮模型(skinned model)和加权扩展正交普鲁克分析(weighted extended orthogonal procrustes analysis,WEOPA)的三维人体外形和运动跟踪方法。首先使用Shape-From-Silhouettes方法从当前帧多目视频图像轮廓中计算出被跟踪人物的可视外壳,然后建立人物先验蒙皮模型并与之匹配,其中蒙皮模型的引入使得多关节人体三维外形和运动跟踪问题被转化为一个分层非线性最小二乘匹配问题。考虑到在先验模型获取中肢体间连接部位产生的网格顶点粘连问题,采用WEOPA算法来进行求解,其中通过引入4种不同的权值分配策略,克服了顶点粘连对匹配的影响,并有效利用了匹配点对的几何法线信息。实验结果表明,该方法能对人物外形和运动进行有效的跟踪。     

MRT letter: Visual attention driven framework for hysteroscopy video abstraction

Diagnostic hysteroscopy is a popular method for investigating the regions in the female reproductive system. The videos generated by hysteroscopy sessions of patients are recurrently archived in medical libraries. Gynecologists often need to browse these libraries in search of similar cases or for reviewing old videos of a patient. Diagnostic hysteroscopy videos contain a lot of information with abundant redundancy. Key frame extraction‐based video summarization can be used to reduce this huge amount of data. Moreover, key frames can be used for browsing and indexing of hysteroscopy videos. In this article, a domain specific visual attention driven framework for summarization of hysteroscopy videos is proposed. The visual attention model is materialized by computing saliency based on color, texture, and motion. The experimental results, in comparison with other techniques, demonstrate the efficacy of the proposed framework. Microsc. Res. Tech. 76:559–563, 2013. © 2013 Wiley Periodicals, Inc.     

基于人因仿真分析的装配序列评价模型及应用

为减少装配作业疲劳,降低动作强度,提高装配质量和效率,提出了一种基于人因工程仿真分析的装配序列综合评价模型。以装配序列的人因性能优劣为目标,创建了包含定量与定性指标在内的综合评价指标体系;提出了装配序列人因工程仿真分析模型,通过虚拟仿真技术与人因分析方法获取人因性能的基础指标属性值。采用客观自适应熵权法和改进模糊层次分析法分别确定各定量指标和定性指标的权重,利用三角模糊数定量化定性评价值,基于Topsis框架得到适合人体作业的最优装配序列。最后结合Tecnomatix数字化仿真平台将该评价模型应用于某航天产品减速器可行装配序列的优选,验证了方法的有效性。     

A real‐time image dynamic range compensation for scanning electron microscope imaging system

This paper presents the development and implementation of a real‐time dynamic range compensation system for scanning electron microscope (SEM) imaging applications. Compared with conventional automatic brightness contrast compensators that are based on the average image or pixel intensity level, the proposed system utilizes histogram‐profiling techniques to compensate continuously the dynamic range of the processed video signal. The algorithms are implemented in software with a frame grabber card forming the front‐end video capture element. The proposed technique yields better image compensation compared with conventional methods.     

Fusion of GFP and phase contrast images with complex shearlet transform and Haar wavelet‐based energy rule

Image fusion techniques can integrate the information from different imaging modalities to get a composite image which is more suitable for human visual perception and further image processing tasks. Fusing green fluorescent protein (GFP) and phase contrast images is very important for subcellular localization, functional analysis of protein and genome expression. The fusion method of GFP and phase contrast images based on complex shearlet transform (CST) is proposed in this paper. Firstly the GFP image is converted to IHS model and its intensity component is obtained. Secondly the CST is performed on the intensity component and the phase contrast image to acquire the low‐frequency subbands and the high‐frequency subbands. Then the high‐frequency subbands are merged by the absolute‐maximum rule while the low‐frequency subbands are merged by the proposed Haar wavelet‐based energy (HWE) rule. Finally the fused image is obtained by performing the inverse CST on the merged subbands and conducting IHS‐to‐RGB conversion. The proposed fusion method is tested on a number of GFP and phase contrast images and compared with several popular image fusion methods. The experimental results demonstrate that the proposed fusion method can provide better fusion results in terms of subjective quality and objective evaluation.     

结合多特征的视频镜头检测方法

针对视频镜头边缘检测准确率低的问题,提出了一种新的基于多特征的视频镜头检测算法。首先按时序读取多帧图像,并转换为灰度图;进一步将帧图像均匀分块,计算每个图像块的平均梯度,构造视频动态纹理;比较相邻帧视频动态纹理的相关性及两帧SIFT特征的匹配程度,根据匹配结果得出预检测结果;接下来与步长低于人眼刷新频率的下一帧动态纹理及SIFT特征相比较,得到最终的结果。通过对多组不同类型的视频数据进行实验,均能取得较高的召回率和准确率。该文算法对结构较复杂的渐变镜头进行检测,也能取得较高的检测准确率和召回率。