基于解析稀疏表示的图像模糊无参考快速评价算法

针对模糊图像的质量评价,提出了一种基于解析稀疏表示的图像模糊快速评价算法。考虑到模糊会造成图像中高频信息的损失,因此所提出的方法通过衡量图像中的能量来评价图像的模糊程度。首先利用解析稀疏表示字典将待评价图像进行分解,并通过稀疏表示系数计算图像的能量,以作为图像模糊程度的指标。为了消除图像内容对评价结果的影响,采用图像块的方差和来对图像的能量进行归一化。然后利用视觉显著性进行加权,使得模糊质量分数与主观评价结果更加一致。最后在四个通用的图像质量数据库上对算法的性能进行测试。实验结果表明该算法的性能优于现有算法,且计算复杂度较低。     

一种基于IHS和NSST的多光谱图像融合方法

文中针对丛林环境背景下的迷彩人员检测效果差的问题,提出一种基于多光谱图像融合的迷彩人员检测方法.以可见光图像和特征波段图像为数据源,首先将可见光图像变换到相关性最小的IHS颜色空间,提取出亮度分量I;然后对于特征波段图像和亮度分量I进行多级NSST分解变换图像融合,其中特征波段之间采用局部能量取大值融合规则低频分量融合,与亮度分量之间采用自适应模糊逻辑原则进行低频分量融合.高频分量均使用模值取大的融合规则.最后进行NSST逆变换和IHS逆变换得到融合结果.经实验表明,与其他经典和主流多尺度变换图像融合算法相比,该方法具备较好的图像质量评价指标,并且在迷彩人员检测实验中,与可见光图像结果相比,具有较好的检测结果.     

基于HSI色彩空间的低照度图像增强算法

为了提高低照度图像的质量,提出了基于HSI色彩空间的图像增强新算法。首先将待增强的彩色图像转换到HSI色彩空间,然后分别针对饱和度分量(S)和亮度分量(I)进行不同的增强处理。对分量S提出分段指数变换进行增强,以使图像色彩更适合人眼视觉习惯;对分量I,引进新的正交多小波V-系统,先进行相应的V-变换,分离出高、低频子带,接着对低频子带进行Retinex调整,以减轻光照因素对图像的影响,而对高频子带则使用改进的模糊增强算法来实现图像的去噪与增强。最后将处理后的分量S、分量I与分量H合成为清晰的彩色RGB图像。实验表明该算法可以明显改善低照度彩色图像的视觉效果,在客观评价指标上也有显著提高。     

频域内分位数的蒙古族家具纹样增强算法

为了使灰度图像的细节更加突出、可视性增强,提出一种基于离散余弦变换与分位数算法结合的图像增强方法。通过离散余弦变换提取出图像的低频分量,图像高频分量保持不变。对低频分量进行分位数的细分,使参与增强过程低频分量的增强级别具有选择性,再分别对这些子直方图进行直方图均衡化,使图像对比度增强。将处理后的低频分量与未处理的高频分量进行逆变换,得到增强后的图像。选取蒙古族家具纹样,与传统的自适应直方图均衡化算法及方向自适应插值算法相比较,提出的方法在蒙古族纹样增强方面具有更好的视觉效果,其评价指标也有显著提高。     

基于图像融合的自适应水下图像增强

针对水下图像对比度低及细节模糊的问题,提出一种基于图像融合的自适应水下图像增强方法,实现不同类型水下图像的增强效果。基于颜色校正方法对水下图像进行颜色均衡化预处理;对亮度分量L进行Gamma校正,获得对比度提升的亮度图像;对两个亮度分量进行三层小波分解,提出对分解所得的低频分量及高频分量分别采用线性融合和自适应融合策略进行融合。多尺度融合保证了增强图像细节的丰富性,自适应融合策略体现了融合过程的可控性。实验结果表明,增强的水下图像呈现出高对比度和清晰的细节。     

皮肤镜图像散焦模糊与光照不均混叠时的无参考质量评价

皮肤镜图像的采集质量直接影响后续的分析诊断结果.针对皮肤镜图像在采集过程中可能出现的散焦模糊和光 照不均两种类型的失真,提出了一种有效的无参考图像质量评价算法. 通过频率特性分析我们发现,散焦模糊主要 影响离散余弦变换（Discrete cosine transform,DCT）后的直流分量,而光照不均则主要影响第一交流分量.针对该特性,论文在频率域设计质量评价模型,首先将散焦模糊与光照不均两种失真成功分离,进而分别计算失真程度,给出评价指标.实验结 果表明,本文提出的算法既可以对散焦模糊或光照不均单一失真类型的皮肤镜图像进行质量评价,也可以对两种失真类型 同时存在的复杂皮肤图像进行评价,给出的评价结果稳定客观、互相独立,且与主观评价结果相一致.     

Curvelet变换在多聚焦岩心图像融合中的应用

利用基于光流的运动估计对岩心图像配准后,针对岩心高低不平图像出现部分模糊现象,提出了一种基于Curvelet变换的多聚焦图像融合方法,先对不同聚焦图像进行Curvelet变换,采取低频分量取加权平均、高频分量取绝对值最大的融合规则,再进行Curvelet反变换。实验表明,基于Curvelet变换的融合方法可有效综合多聚焦图像,相比基于小波变换的图像融合,能获得更好的融合效果。     

基于多方向复支持度变换的多聚焦图像融合

针对支持度变换应用于多聚焦图像融合存在的不足,提出复方向滤波器组与支持度变换相结合的图像融合方法.采用支持度变换对图像进行多尺度分解以提取高频和低频分量,运用复方向滤波器组对各级高频分量进行分解,提取各方向图像信息,对源图像各对应频带的分解信息按照规则融合,并重构得到融合图像.实验结果表明,该方法不仅可取得较好的主观融合效果,而且客观融合指标也优于支持度变换方法.     

基于点锐度法和小波变换的图像融合方法

小波变换在图像融合中已有广泛的应用,但在进行小波塔形分解后通常是直接将低频分量简单替换或者均值加权,不能很好地利用多源图像的低频信息。针对这一现状,对基于小波变换的图像融合方法作了改进,对低频分量融合提出点锐度法进行处理,并对高频部分融合采用的区域能量法进行改进。仿真实验结果表明,融合的图像在保持细节和光谱信息方面都有一定的提高,评价指标较好。     

基于模糊积分的融合图像评价方法

针对多光谱、高分辨图像融合的评价问题,提出了一种利用模糊积分进行综合评价的研究方法。该评价方法定义了反映融合图像与多光谱图像和高分辨图像之间相关程度的单因素评价指标,利用模糊积分定义了相应的综合评价指标。理论分析和实验结果表明,文中提出的评价方法可以用于多光谱、高分辨图像的融合图像评价问题,其评价更符合人的主观评价特点。     

基于离散四元数傅里叶变换的彩色图像质量评价

彩色图像质量的评价在图像数据的采集、压缩、存储、传输等方面具有重要意义。然而传统的评价方法往往因损失部分彩色信息或者忽略彩色图像的整体性,导致其结果不能很好地与主观结果保持一致,因此提出一种彩色图像客观质量评价方法。将彩色图像表示成四元数矩阵,并对其进行离散四元数傅里叶变换;根据人眼视觉系统特性对频域进行非均匀分块,计算失真图像和参考图像之间的幅值相似度和相位相似度;采用熵值法综合考虑两者对图像质量的影响,获得表示整体图像质量的指标。最后,使用图像数据库针对高斯模糊失真进行相关性分析,以验证方法的可行性和有效性。实验结果表明,客观评价能较好地与主观评价保持一致,且对于3个数据库的性能表现稳定,算法性能总体上优于对比方法。     

基于灰度共生矩阵的无参考模糊图像质量评价方法

无参考图像质量评价已成为近来研究的热点.基于灰度共生矩阵提取相位一致图像特征进行学习的基础上,提出一种无参考模糊图像质量评价方法.该方法首先通过LogGabor小波变换生成待评测图像的相位一致图像,然后利用灰度共生矩阵计算相位一致图像的信息熵、能量、对比度、相关性和同质性5个特征,最后利用支持向量回归模型训练学习,预测得到无参考模糊图像质量得分.4个公开数据库模糊图像上的实验结果表明,该方法预测得分与主观得分有较好的一致性,获得较好的评价指标.     

任意方向运动模糊图像的恢复

为了精确恢复任意方向直线运动产生的模糊图像 ,结合双线性插值与计算机图形学的知识 ,直接在其运动方向上设置空间域点扩展函数。通过对模糊图像的频谱分析 ,检测出其运动参数 ,使用投影恢复方法在空间域作图像恢复 ,取得了较好的效果 ,给出了详细的算法及实验结果。     

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。     

基于切比雪夫矩无参考模糊图像质量评价

提出了一种新的基于Tchebichef矩的无参考模糊图像质量评价方法。将模糊图像通过低通滤波得到再模糊图像;将模糊图像和再模糊图像分别进行8×8分块并计算每一图像块的Tchebichef矩;根据Tchebichef矩块的值将原始图像块分为平滑块,纹理块和边缘块,计算原始图像和再模糊图像对应块之间的Tchebichef矩向量相似度,得到三类图像块的局部平均相似度;进行融合得到原始图像的最终评价质量。实验结果表明,该方法优于其他算法,与主观评分有更好的一致性,能够更准确地评价模糊图像质量。     

边缘加权的结构相似性测度

针对结构相似性测度(SSIM)不能较好地客观评价图像模糊与强高斯噪声失真的问题,提出一种边缘加权的结构相似性测度(EWSSIM),以符合人眼视觉系统(HVS)特性。EWSSIM将原始图像和失真图像的整体轮廓信息与局部纹理细节信息加权,更充分地描述图像的结构相似度。通过LIVE图库的仿真结果表明,与SSIME相比,WSSIM能够更好地评价图像模糊与强高斯噪声失真,且在各类失真图像的评价一致性上优于SSIM。     

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。     

基于双边滤波和NSST的红外与可见光图像融合

针对传统图像融合容易导致目标信息减弱、背景细节不清晰的问题,提出一种基于非下采样剪切波变换（Non-subsampled Shearlet Transform, NSST）和双边滤波的融合算法。首先,利用双边和高斯滤波器处理红外与可见光图像,得到包含红外目标的大尺度边缘图像;然后,采用NSST分解红外与可见光图像,得到相应的高频和低频子带系数,低频部分利用已得的大尺度边缘图像指导加权,高频部分采用绝对值取大的方法;最后将融合后的各频带系数经过NSST逆变换得到融合结果。实验结果显示,该方法既能有效突出红外目标,又充分保留了可见光图像中的背景信息,在信息熵、互信息和峰值信噪比等客观评价指标上也都优于传统的融合算法。     

基于频谱参数估计和神经网络的运动模糊图像恢复

提出了一种运动模糊图像恢复模型，运动模糊图像经傅立叶变换后在频域有频谱零点进行参数估计，通过霍变换初步求得运动模糊图像的点扩展函数，当估计出运动模糊图像的点扩展函数的参数后，用神经网络方法进行恢复。这种恢复模型可以对任意角度的匀速运动模糊图像的恢复取得恢复效果。该方法具有操作简单和全局搜索收敛的优点，实验证明这是一种比较好的运动模糊图像恢复方法。