边缘结构相似性图像质量的高阶统计及评价

为构建符合主观视觉感知的图像质量评价指标,文中提出了一种利用突出边缘结构相似的图像质量评价方法.通过计算每一个像素点位置上的高阶统计来局部化突出边缘.根据退化图像与参考图像的突出边缘强度相似性,结合亮度相似性和对比度相似性定义图像质量指标.数值实验结果表明,利用文中方法对TID2008数据库中的图像进行评价的平均运算时间为78.43s,评价结果与主观评价接近.     

基于注意力特征融合网络的手指静脉图像质量评价方法

为充分挖掘质量特征以提高手指静脉图像质量评价的性能,提出一种基于注意力特征融合的深度可分离卷积网络,将其用于手指静脉图像质量评价。该方法主要包括静脉纹路提取、深度质量特征提取、注意力特征融合和图像质量类别预测等四个步骤。使用深度可分离卷积代替传统卷积,减少网络参数,使网络轻量化。使用注意力特征融合代替特征串联融合,从手指静脉灰度图像和手指静脉纹路图像中挖掘更具区分性的质量特征。考虑到目前没有公开手指静脉图像质量数据库,手工标注山东大学手指静脉公开库中图像的质量标记。试验结果表明,本研究提出的方法在手工标注数据库上的图像质量分类正确率为89.67%,图像质量评价性能优于现有手指静脉图像质量评价方法。     

一种彩色图像质量客观评价方法

为了研究图像质量客观评价结果与主观质量评价结果不一致的问题,依据图像的灰度直方图作为统计特征可以应用于图像质量的客观评价理论,采用数据拟合方法,研究了彩色图像的基于分量理论和色彩量化理论的颜色直方图的图像质量客观评价方法,并分别给出了拟合直方图曲线的算法步骤,根据失真图像和参考图像的拟合系数之差的权值是否在可失真范围内给出图像质量的二元评价．实验中计算基于灰度直方图拟合的灰度图像的每像素的数据差值后,可知在小于等于5×10。时失真图像质量为优,该方法和数据也适用于失真彩色图像质量的二元评价．     

生产线员工岗位胜任能力评价指标及方法研究

为了更好地分析生产线上的岗位匹配问题,构建了生产线员工岗位胜任能力评价指标与方法.首先,建立生产线岗位胜任能力评价指标体系,以求解评价函数的最优解作为评价目标,构建基于理想点方法的生产线岗位胜任能力评价方法.其次,对该方法中的计算步骤、评价流程和评价指标初始化规则进行分析.最后,通过实例验证生产线员工岗位胜任能力评价指标与方法的有效性和可行性.     

基于失真模型的结构相似度图像质量评价

提出了一种基于图像失真模型及失真视觉特性的图像质量评价方法,解决了传统结构相似度（SSIM）度量不能同时有效评价不同失真强度与不同失真类型图像质量的问题.将图像失真分解为局部线性模糊及加性噪声,通过质量敏感区域加权与噪声SSIM补偿,实现各种失真类型SSIM的聚合以提高综合评价性能.实验结果表明,这种基于失真模型的区域加权SSIM能够一致评价各种失真类型、各种失真强度的图像质量,在LIVE图库上与主观评价分回归后的相关系数达到0.946 7,优于其他SSIM算法.     

数字印刷中再现意图对图像质量的影响分析

图像复制过程中不同的再现意图对应着不同的色域映射方法,本文通过使用分光光度计的色度测量并借助于MATLAB的凸壳函数计算出ICC标准的四种再现意图下的色域体积,同时采用视觉评价方法对图像输出质量进行评价.数据分析与视觉评价的结果表明了再现意图对于数字印刷图像质量的影响,也表明了色度评价在图像质量评价方面的不足.实验结果对于阐释再现意图、色域体积和图像质量三者之间的关系和对印刷图像质量的科学评价具有参考意义.     

融合亮度边缘和纹理的图像质量评价

传统图像质量评价算法往往采用单一特征进行质量评价,导致图像中很多重要信息丢失,本文针对这一不足提出了一种融合多特征的改进算法。该算法首先根据人眼视觉系统特性提取亮度分量,将彩色图像亮度分量与Scharr算子进行卷积,提取图像的边缘特征,计算结构相似度描述子;然后提取图像的局部方向模式纹理特征,利用直方图相交距离得到纹理相似度描述子;最后综合两者结果构建了一种新的图像质量评价方法。在LIVE数据库中对JP2K、JPEG、Fast Fading三种类型的失真进行了对比实验。结果表明:该算法和其他被广泛采用的图像质量评价算法相比,评价结果总体上与主观评价结果具有更高的一致性,尤其对Fast Fading图像效果非常好。     

基于Gabor滤波器的全参考图像质量评价方法

针对现有图像质量评价方法无法像人眼一样准确地评价各种图像失真,提出一种基于Gabor滤波器的全参考型图像质量评价方法.Gabor滤波器采用复数波形去调制高斯函数,得到一个在时间和频域上联合分辨率达到理论极限.通过优化Gabor滤波器的参数,可以有效地模拟人眼视觉特性.使用Gabor滤波器对图像的特征信息进行提取和对比之后,可以得到较好的图像质量评价效果.实验结果表明：该方法在对各种典型的失真图像的质量评价中,客观评分的各项指标均与人的主观感受较为一致.     

基于SSLUT的颜色空间转换的快速算法

为了满足实时视频分析中颜色空间转换的效率要求,本研究提出了一种DSP上基于简化移位和查表法(simplified shift and lookup table method, SSLUT)的YCbCr到HSV颜色空间的快速转换算法,并对转换后的图像质量做了综合评价。首先,采用定点移位法把YCbCr转换到RGB,再用查表法将RGB转换到HSV,以实现YCbCr到HSV的快速转换。其次,分别基于DSP和PC两个平台上分析了算法速度。最后,从客观测量和满足人眼视觉特性两个方面,利用峰值信噪比和结构相似性算法综合评价转换后的图像质量。通过算法时间和图像质量评价实验的结果表明,该算法具有良好的实时性。同时,可使图像有较高的保真度     

基于CSF和仿射重建模型的噪声图像质量评价

针对无参考噪声图像质量评价问题,提出基于视觉对比度敏感函数(CSF)和仿射重建模型的噪声图像质量评价方法.引入CSF对待评价噪声图像进行滤波,利用图像分块技术,建立基于最优化问题求解的仿射重建模型,得到图像信号成分,估计出残差信号图像.计算各分块的噪声强度点分布,选取噪声强度点数量分布最多的区间,最终的噪声图像质量评价算子由该强度区间内的所有强度点的均值计算得到.在LIVE、TID2008及CSIQ数据库上开展评价算法主客观一致性评估实验,与其他几种评价算法进行对比,比较算法客观评价性能的表现.实验结果表明,提出的算法具有很好的准确性和主客观评价一致性.     

基于活跃度的图像分割算法性能评价新方法

针对优度法在评价图像分割算法性能时忽略了图像质量对算法性能影响这一不足,分析了图像中影响分割算法性能的因素,并提出用图像活跃度定量描述上述因素。在此基础上,构造了一种基于图像质量的分割算法性能评价方法,即加权优度法。实验表明,加权优度法对分割结果的评价值与主观评价的一致性程度比优度法更高,评价结果与图像质量间的单调性也更好,证明了本文方法的有效性。     

基于LBP的屏幕内容图像评价CNN模型

针对传统图像质量评价模型在屏幕内容图像上存在的无法取得满意结果的问题,本文提出一种基于深度学习模型的屏幕内容图像评价模型。首先将屏幕内容图像进行归一化处理,用局部二值化(local binary pattern,LBP)算法旋转不变均匀模式求得特征图,并运用卷积神经网络对局部二值化特征图进行质量评价。为验证所提出的屏幕内容图像质量评价模型的准确性,采用斯皮尔曼秩相关系数和皮尔斯线性相关系数两种流行的评估标准进行验证。验证结果表明,本文模型与传统的质量评价模型相比具有明显的优势,表明本模型比大多数现有的图像质量评估(image quality assessment,IQA)模型更符合主观评估结果,相比于其他评价模型更具有竞争性。该研究为提升评估结果的精准度提供了理论依据。     

基于Contourlet域梯度结构相似度的无参考图像质量评价

Contourlet变换已经成为多尺度、多方向图像处理领域的研究热点,文章将其引入图像质量评价,提出了一种基于Contourlet变换的梯度结构相似度无参考图像质量评价方法（NRCT-GSSIM）,将待评价图像通过高斯低通滤波器构造参考图像,然后在Contourlet变换域中计算图像频率子带、方向子带分别加权的梯度结构相似度,实现对图像的质量评价.该方法无需标准参考图像,充分考虑了人类视觉特性.实验结果表明,NRCT-GSSIM取得了与峰值信噪比（PNSR）、结构相似度（SSIM）和梯度结构相似度（GSSIM）等有参考图像质量评价相一致的评价结果,且较之PSNR、SSIM有更高的准确性.     

基于模糊度和噪声水平的图像质量评价方法

针对图像质量评价的重要性,提出了一种新的无参考图像质量客观评价方式。算法考虑了模糊度与噪声水平两方面,用平均边缘宽度衡量图像的模糊度,通过比较去噪前后的图像预测图像受噪声污染的程度,最后通过两者的综合作为无参考图像质量评价指标。实验结果表明:将模糊度和噪声评价相结合,具有很强的抗噪性和广泛的适用范围;与峰值信噪比(PSNR)和结构类似性(SSIM)等算法比较,本文算法可以很好地区分各种失真类型图像的质量好坏,其结果接近人眼的主观感受。     

基于Contourlet视觉模型和奇异值分解的图像质量评价

针对基于像素值的图像质量评价方法忽视图像结构信息和需要完全参考图像等问题,提出了一种基于Contourlet域奇异值分解CW-SVD,部分参考图像质量评价方法(contourlet weighted singular value decomposition)。在Contourlet域中,利用奇异值向量对图像结构的表征能力,结合人眼视觉敏感性确定每个子带的视觉权重,得到每个子带的评价测度,再综合得出图像的最终评价指标。实验表明,该方法应用于4种类型的降质图像质量评价时,比峰值信噪比(PSNR、MSSIM)等算法具有更好的稳定性和更好的主客观评价一致性。     

激光干扰图像质量的交叉熵评估

针对光电对抗中成像制导武器易受激光干扰的问题,结合制导跟踪原理和抗干扰机理,提出了利用图像的交叉熵来对其干扰质量进行评估的方法．根据信息论中熵的概念,分析了干扰前后图像之间的相似度关系;充分利用图像熵的优点,综合考虑激光干扰图像的质量评估流程,建立了激光干扰图像质量评估函数,分别从理论和实验上分析了评估函数对激光干扰图像质量评价的有效性．与其他方法相比,该方法能够准确地获得激光干扰成功时的阈值,广泛适用于激光干扰成像制导武器的图像质量评估．     

协同超像素和视觉显著性的图像质量评价

为实现全参考图像质量客观评估与人类主观评估更高的一致性,?本文提出了协同超像素和视觉显著性双重策略的图像质量评价方法.该方法通过融合4个图像特征相似度得到局部图像质量得分.这4个相似度分别是超像素局部亮度相似度、超像素局部色度相似度、视觉显著性相似度和Scharr梯度相似度.为了解决过去的评价方法中不同的特征相似度仅凭...     

基于双树复数小波的结构相似度测量法

以人类视觉系统更符合提取图像结构信息为前提的结构相似度评价模型,因其高效特性受到广泛重视,但与传统图像质量评价方法一样,其性能易受比较图像几何变化的影响.为了有效地评价各类图像质量,提出了一种双树复数小波与结构相似性测量相结合的全参考客观评价方法.基于双树复数小波的平移不变性、方向选择性和低冗余特性,首先对图像进行双树复数小波变换,并在复数域计算结构相似度,然后经平均获得客观质量评价分,改善了对几何失真图像的评价性能,且实现简单、计算量小.在LIVE图库上的实验结果表明,提出的模型对亮度、对比度以及几何变化具备更强的稳定性.     

一种基于Shearlet变换的图像质量客观评价方法

提出一种新的图像质量评价方法,将Shearlet变换捕捉视觉感知特征的能力和人类视觉系统的感知特性相结合来描述各种失真引起的图像质量的变化。该评价方法首先对参考图像和失真图像进行Shearlet分解,再对分解得到的不同尺度下的子带系数进行对比敏感度掩膜。然后根据由参考图像子带系数确定的感知阈值来计算参考图像和失真图像的各个子带中可感知到的系数所占的比例。最后通过比较失真图像相对于参考图像可感知到的系数所占比例的变化程度,综合得到图像质量的客观评价。分别在LIVE数据库和不同失真程度的图像集上对本研究算法进行有效性和合理性实验。实验表明本研究所获得的客观质量评价结果与人类的主观质量评价具有较高的一致性,能够很好地反映人类的主观感受。     

一种基于结构相似性的图像质量评价指标

图像质量评价方法是控制传输、压缩和处理对图像质量影响的关键技术,也是多媒体系统中不可或缺的一部分。提出一种基于结构相似理论的图像质量评价指标,首先将待评价的图像分割成若干互不相交的图像块;然后分别计算图像块的显著性和结构相似度;最后以每个图像块的相对显著性作为权重,计算整幅图像的结构相似度。该模型时间复杂度低,同时实验表明该指标的性能明显优于传统指标。