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.     

基于自然图像统计的无参考图像质量评价

为了解决无参考图像情况下的质量评价问题,基于变换域的自然图像统计模型,提出一种适用于白噪声、高斯模糊、JPEG2000压缩等失真类型的无参考图像质量评价方法.利用自然图像Contourlet变换域子带均值间的线性关系,用失真条件下保持不变的低频子带均值预测未失真的高频子带均值,以高频子带预测均值与实际均值之间的差异计量图像的失真.结合人类视觉系统特性,对不同尺度、不同方向子带及子带内不同区域进行选取与加权,综合得到对失真图像的客观质量评价.实验表明,该质量评价测度与主观质量评价有较好的一致性,且在性能上优于峰值信噪比(PSNR).     

基于人眼视觉特性的遥感图像融合算法

首先提出基于非下采样Contourlet变换(NSCT,Nonsubsampled Contourlet Transform)的人眼视觉相对对比度灵敏度函数(RCSF,relative contrast sensitivity function)和绝对对比度灵敏度函数(ACSF,absolute contrast sensitivity function)。然后提出了基于人眼视觉对比度灵敏度函数(CSF,contrast sensitivityfunction)的遥感图像融合算法(IFA-CSF,image fusion algorithmof human visual contrast sensitivity function)。IFA-CSF采用NSCT作为多尺度变换工具,对单方向高频子带采用ACSF融合,对多方向高频子带采用RCSF融合,并对8方向高频子带采用先方向分组再融合的方法。实验结果表明,IFA-CSF优于基于传统CSF和基于局部能量的图像融合算法。     

非下采样Contourlet变换域多聚焦图像融合方法

针对同一场景的多聚焦图像融合问题,提出基于脉冲耦合神经网络(PCNN)的非下采样Contourlet变换(NSCT)域融合方法.将源图像经过NSCT变换生成的低通子带系数和带通方向子带系数输入PCNN,将各神经元迭代产生的点火频数构成点火映射图.采用接近度函数描述点火映射图邻域特性的关联程度,根据邻域接近度为融合图像选择相应的子带系数,通过NSCT逆变换得到融合结果.实验分析表明,新的融合方法在很大程度上保留了多聚焦图像的清晰区域和特征信息,具有比经典小波变换、Contourlet变换和常规NSCT方法更好的融合性能.     

基于结构相似的DCT域图像质量评价

通过对DCT域图像结构特性的研究,将频域信息作为图像的结构信息,根据人类视觉系统对各个频带的不同敏感程度进行加权,提出了DCT域结构相似度(DCTSSIM)质量评价方法。试验结果表明,对于JPEG2000、JPEG压缩失真图像,DCTSSIM比SSIM和峰值信噪比(PSNR)更符合人眼的视觉特性,可以更好地评判图像质量。     

基于Contourlet尺度相关的SAR图像融合

针对不同波段全极化SAR图像的融合,提出了一种基于Contourlet变换域进行图像融合的方法.利用Contourlet变换将图像分解为一个低频子带和多个不同方向的高频子带,对分解后的低频子带进行邻域能量加权融合;对方向高频子带依据尺度间相关性定义一个边缘信息量测指标,选择量测指标大的系数作为融合系数.最后对两波段全极化SAR图像进行了融合实验.实验结果表明：与小波变换等融合方法相比,利用所提出方法融合后的图像能够明显抑制SAR斑点噪声影响,在视觉特性以及评价指标上效果更好.     

基于多特征的遥感图像融合算法

针对基于多尺度几何变换的遥感图像融合算法细节表现能力不足的缺陷,提出了一种新的基于多特征的遥感图像融合算法。首先,对多光谱图像进行HSI变换,将得到的亮度分量和全色图像分别进行非下采样的Contourlet变换(NSCT),得到低频和高频子带系数;然后,对低频子带系数采用像素绝对值选大的规则进行融合,对于高频子带系数的选择,考虑到不同的因素如(方差、能量、平均梯度)对图像质量的影响不同,提出了一种基于多特征的融合规则;最后,对融合后的低频和高频系数分别进行了逆NSCT变换和逆HSI变换得到融合图像。实验结果证明,该方法可以有效将全色图像的空间信息注入到多光谱图像中,并与HSI变换、Contourlet变换等融合算法相比,该方法在主观和客观评价上优于其他几种融合方法,具有更好的融合效果。     

基于混沌粒子群优化的Contourlet域红外图像自适应增强

为进一步增强红外图像的对比度、提高清晰度并抑制噪声,提出了一种基于混沌粒子群优化(PSO)的Contourlet域红外图像自适应增强方法。首先对红外图像进行Contourlet变换,调整低通图像和细节图像在原始图像中的比例,并经灰度线性拉伸增强图像对比度;然后通过非线性增益函数调整含噪带通方向子带系数;利用兼顾对比度、清晰度和信噪比3个指标的定量综合评价函数作为混沌PSO的适应度,寻找基于Contourlet的空间域增强和带通方向子带系数调整的非线性增益函数所涉及的最优参数。大量实验结果表明:与近年提出的4种图像增强方法相比,该方法能使红外图像的对比度和清晰度提高,噪声降低,整体视觉效果更佳。     

基于图像质量评价参数的非下采样剪切波域自适应图像融合

为了提升多源图像融合精度,提出了一种基于图像质量评价参数的非下采样剪切波(NSST)域图像自适应融合方法。利用非下采样剪切波变换对源图像进行多尺度、多方向分解,低频子带图像采用结构相似度与空间频率两种图像评价参数作为系数权值,高频子带图像应用绝对值与邻域平均能量一致性选择的融合策略。应用非下采样剪切波逆变换重构图像。采用多组多源图像进行融合实验,并对融合结果进行了客观评价。实验结果表明:本文方法在主观和客观评价上均优于其他多尺度融合方法,具有更好的融合效果。     

基于三维特征和结构相似度的图像质量评价方法

分析了人眼视觉特性、双眼视差异信息等三维特征,将立体视觉与图像的结构相似度(SSIM)相结合,提出了一种新的立体图像质量评价方法。该方法考虑了立体图像的亮度、纹理细节和空间位置等因素对人感知立体效果的影响,利用加权平均结构相似性(WMSS)联合统计学方法得到评价初值,用包含三维景物深度信息的双眼视差信息进行修正,作为立体图像质量的评价结果。实验表明,该方法符合人眼视觉特性,与主观评价(MOS)的一致性较好。     

一种新的部分参考型图像质量评价方法

根据图像失真会引起图像内视觉敏感系数变化的特点,提出了一种新的部分参考型图像质量评价方法．利用Contourlet分解实现对图像内视觉敏感系数的提取,通过统计比较失真图像和原始图像视觉敏感系数的关系,得到对失真图像的质量评价测度．实验结果表明,该方法与主观评价方法有很好的一致性,能很好地反映人们对人眼图像的视觉感知效果．     

基于奇异值分解的Contourlet域三维彩码鲁棒水印算法

移动互联网时代,三维彩码因其技术优势和便捷性成为条码发展的新趋势,但其版权保护问题也随之而来。结合奇异值分解提出了一种基于Contourlet变换域的鲁棒水印算法,首先对载体图像的蓝色分量进行Contourlet变换,然后对其产生的逼近子带进行奇异值分解再嵌入水印。实验结果表明提出的算法有良好的不可见性和鲁棒性,即使在水印嵌入强度微小、几乎不改变宿主图像的同时依然能很好地提取水印,不仅可对三维彩码进行版权保护,而且对常见攻击如JPEG压缩、噪声、滤波、旋转、裁切等具有较强的鲁棒性。     

基于SVD-DWT的彩色图像水印算法

提出了一种基于离散小波变换和奇异值分解相混合的水印嵌入方案,以彩色图像为载体,经过小波分解四个矩阵后,对每个矩阵应用奇异值分解,嵌入相同的灰度水印数据,实验表明该算法对多数类型的攻击有很好的鲁棒性.     

粒子群优化Contourlet变换的遥感影像融合算法研究

Contourlet变换能有效地应用在图像增强领域,基于Contourlet变换的遥感影像融合算法常采用高频低频替换和频域线性加权两种融合方法,因此,通过粒子群优化算法对基于Contourlet变换分解不同子带图像所需的不同加权系数进行优化,采用多元回归分析方法设定目标函数,实现了全色影像与多光谱影像的融合,与传统的Contourlet变换、PCA算法、高通滤波遥感影像融合算法相比较,新方法在提高影像清晰度的同时在光谱保真度方面相对于其他算法有明显优势.     

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.     

基于Contourlet域特征点的医学图像零水印算法

针对医学图像在传输过程中有可能泄露患者信息的问题,提出一种基于Contourlet域特征点的零水印算法.该算法首先对图像进行Contourlet分解,以此得到低通图像; 然后在低通图像中提取出SIFT特征点,并根据特征点的分布自动定位感兴趣区域(ROI); 最后筛选出一定数量的特征点,以生成特征向量用于水印嵌入.实验结果表明,该算法在抵抗高斯噪声、 JPEG压缩、旋转、缩放、剪切等攻击时具有很好的鲁棒性,可有效保护医学图像中的信息.     

一种新的布匹瑕疵图像自动检测算法

针对布匹图像非下采样Contourlet分解系数能更好地描述瑕疵图像的轮廓特性,同时具有平移不变性和多方向性等优点,提出一种新的瑕疵自动检测算法.该算法通过非下采样Contourlet变换得到图像的多尺度、多方向稀疏表示;在此基础上,通过代价函数选择最优子带,得到较鲁棒性的描述;最后实时地估计瑕疵和非瑕疵图像的混合高斯...