基于人眼视觉特性的融合图像质量评价算法

针对彩色融合图像在人眼视觉特性上的表现,分析现有图像融合质量评价方法特点,提出一种基于对比度敏感度特性加权结构相似度的彩色融合图像质量评价算法。该方法将图像颜色的亮度分量和色度分量分开,首先对图像亮度分量的结构相似度进行对比度敏感特性加权,再与色度分量的结构相似度进行加权以获得图像的结构相似度。该方法充分考虑人眼视觉特性和颜色特性,对不同图像融合评价方法的评价结果表明,该方法能较好地完成彩色融合图像的质量评价。     

基于视觉感知噪声模型的彩色图像质量评价和彩色图像质量最佳化

建立一种基于人类视觉感知噪声模型的彩色图像质量评价方法用以评价含噪声图像的彩色图像质量。该方法用视觉感知图像质量的质量四参数：信息熵、平均对比度、平均灰度和关键区域图像的标准差,通过实验建立综合的彩色图像质量评价模型,称为最好质量彩色图像评价函数。该函数的最大值对应最好质量彩色图像。该方法的评价结果更符合视觉感知效果。该方法基于图像质量四参数的独立计算,不但不借助于任何参考图像,还能用于评价参考图像质量。如果参考图像质量不够好,还能通过称为ZadehX变换的灰度变换获得最好质量的彩色图像。     

基于视觉感知的梯度结构相似度图像质量评价*

尽管SSIM(Structural Similarity)图像质量评价算法结构简单,评价性能优于一般客观评价算法,但该算法没有考虑人类视觉系统HVS(human visual system)对视觉感知的影响,且其算法定义中对“结构信息”的表述过于简单,并不能完全描述自然图像的结构信息。在SSIM算法的基础上,结合亮度和对比度掩蔽等视觉感知信息构造视觉感知（Visual Perception）函数,提出基于视觉感知的梯度结构相似度评价方法VI_GSSIM（Visual Perception and Gradient based SSIM, VI_GSSIM）。该方法通过图像质量与图像内容和失真类型的相关性,结合图像的误差可视性与内容可视性构造视觉感知函数,对HVS底层视觉系统建模,同时利用梯度重新定义结构信息,得到基于视觉感知的梯度结构相似度模型,对图像进行质量评价。实验结果表明提出的VI_GSSIM算法比SSIM更符合人眼的视觉特性,尤其适合评价降质较严重的图像。     

基于人眼视觉感知驱动的井下图像增强算法

为解决传统的对比度增强方法在对井下图像进行处理时不能兼顾压缩动态范围、调整亮度以及增强图像对比度等问题,提出一种基于人眼视觉感知特性的井下图像对比度增强算法。首先根据人眼亮度掩蔽特性对图像进行区域划分,然后基于非线性亮度映射模型,对图像的不同区域进行不同尺度的非线性调整,最后再将亮度调整后的不同区域组合成新的图像。实验结果表明,该方法能有效增强井下低照度图像的对比度,提升图像的视觉效果。     

结合视觉感知特性的梯度域图像增强方法

常见的图像对比度增强方法在压缩图像整体动态范围的同时可有效地增强图像较暗处的细节,但图像中原较亮部分的细节往往得不到增强,甚至被削弱.针对人类视觉感知的特性提出了相对梯度的概念,首先在梯度域对图像原较亮处的梯度进行更大的拉伸,然后在最小二乘意义下重建出增强后的结果图像.通过将RGB图像变换到HSV彩色空间,将增强方法推广到彩色图像的处理中.实验结果表明,采用文中方法可有效地压缩图像的整体动态范围,同时原图像中较暗和较亮处的细节都得到了有效增强或保持.     

基于视觉颜色感知——光学相似的图像去雾方法

针对雾霾环境影响致使户外获取的图像质量严重下降问题，提出了一种基于视觉颜色感知—光学相似的图像去雾方法。充分利用人眼感知颜色的视觉机理，结合图像的相似性原理，构造了光学相似度函数，建立了新的基于视觉颜色感知—光学相似的图像去雾模型并设计相关算法，进而进行仿真验证。仿真实验结果表明，提出的方法在对有雾图像清晰化处理过程中效果明显，并与现有的图像去雾方法在主观视觉和客观量化方面进行图像去雾效果对比，进一步表明提出的方法在清晰化含雾图像处理中取得了较好的效果。     

基于感知视觉重要性的立体图像质量评价

视觉心理、生理因素是有效、准确评价图像质量的重要依据.尽管在计算层面已有众多视觉心理、生理计算模型及方法为其提供支持,但在图像质量评价任务中如何分析各种孤立方法之间的内在关系进而使之有效协同,是使得评价结果更符合人主观评测的关键.从图像质量评价的角度出发,功能上将人眼的视觉注意区域定义并数学形式化为视觉初期注意区域与视觉转移期的劣质区域;同时考虑人眼的感知冗余特性,结合JND感知冗余模型,进而提出了图像质量评价范畴下的视觉感知模型PVSSIM.以此为依据,将感知视觉的方法在二维图像数据库中验证其可行性,并将其引入到立体图像质量评价中.实验结果表明,提出的客观评价方法与传统方法相比,充分考虑到了图像质量评价任务中各种视觉心理、生理因素的协同,与人主观的图像质量评价相比具有更高的相关度,评价方法在立体图像库中能很好地与主观评价相吻合,达到了预期的效果.     

基于视觉感知的融合图像质量评价

在分析传统的图像质量评价方法及其缺陷的基础上,指出将HVS特性引入图像计测方法中的必要性;同时,对融合图像质量评价现状及虚拟照相系统进行了深入的研究,鉴于虚拟照相系统研究的特殊性,建立了一套适合娱乐照相领域融合图像的质量评价方法,并给出实验分析。     

基于视觉感知的平面设计背景图像裁剪

在平面设计工作中,为了解决前景图像与背景画布大小的不匹配问题,设计师通常需要对背景图像进行裁剪,但已有的裁剪方法没有考虑到用户对裁剪后视觉效果的主观体验.为此,本文提出了一种基于视觉感知的平面设计背景图像裁剪方法,首先基于全卷积神经网络训练平面设计数据集,建立视觉显著性预测模型,对图像进行视觉显著性预测;然后基于眼动跟踪技术,利用获得的眼动跟踪数据来识别图像的重要区域;最后将上述两步的结果进行融合,得到建议裁剪区域.实验结果表明,该方法的图像裁剪结果比已有方法更能吸引用户的视觉注意,具有更好的主观体验,且裁剪效果在平均重叠率和边界位移误差等指标上均有一定提升,验证了该方法在具体平面设计工作中的有效性与实用性.     

基于视觉感知特性的彩色图像分割

图像分割是图像处理的主要问题,也是计算机视觉和模式识别领域中的重要组成部分。文章通过对人类视觉的生理结构的研究,在人类视觉无法辨别的范围内,将彩色图像的RGB亮度范围从原始的0～255缩减为0～26、28、26,既保持了图像的视觉特性,同时减少了表达图像的类的数目,从而能够准确高效的得到图像中各类颜色的极值点。通过这些不同颜色极值点的排列组合来得到初始聚类中心,这种聚类中心的选择考虑了各个图像自身的信息,能得到其精确的聚类中心,减少了图像分割后期迭代的次数,在一定范围内节约了运算时间。实验结果表明,和传统的直方图阈值方法相比,其分割结果的可调控性较强,而且分割效果也较好。     

模拟视觉感知系统的无参考模糊图像质量评价

为了获得与人类视觉感知一致的图像质量评价方法, 本文提出一种模拟视觉感知系统的无参考模糊图像质量评价方法. 该方法通过比较不同模糊程度的图像特征的相似度来度量图像质量. 首先, 通过对待测图像进行人工模糊, 获得不同模糊程度的图像. 然后, 通过视网膜模型提取图像的细节信息. 接着, 采用奇异值分解用来获得图像的内部结...     

基于图切割的图像拼接技术

图像拼接作为基于图像绘制的一部分近年来成为研究的热点之一.本文对图像拼接技术进行研究,详细的分析了新的基于图切割的拼接方法.该方法在相位校正的基础上将图切割和泊松融合相结合实现拼接,图切割用于搜索全局最优的缝合线以去除鬼影,泊松融合用于曝光差异的处理.本文给出新的基于梯度方向直方图统计的权值计算方法,实现稳定的图切割.另外,本文还设计出重叠过渡的泊松融合方法,较好地完成图像合成.     

基于视觉感知的图像放大

为了有效保持图像纹理细节和边界结构,提出了一种基于视觉感知的图像放大算法。构造了一类[C2]连续的双变量有理函数插值模型。根据等值线生成原理,利用等值线方法将图像自适应地划分为边缘区域和平滑区域。基于图像的区域特征,平滑区域采用多项式模型插值,边缘区域采用有理模型插值。根据人眼对比敏感特性,对边缘区域进行参数优化,从而获得高质量插值图像。与其他经典的图像放大方法相比,该方法能有效保持图像的纹理细节和边缘结构,同时获得了较好的客观评价数据。     

SAR图像拼接效果的评价方法研究

合成孔径雷达图像拼接效果评价可以用来衡量拼接图像效果和拼接算法的优劣。针对拼接图像的配准效果及融合时拼缝消除效果,基于图像的结构相似度提出新的图像拼接效果评价准则。对不同图像配准算法和融合算法的拼接结果进行评估实验,结果证明了该准则的有效性。     

一种基于视觉注意模型的SSIM改进方法

图像质量评价是图像处理领域的一个研究热点。文中将视觉注意模型结合到传统结构相似度( SSIM)方法中,尝试将视觉注意机制的研究成果引入到图像质量评价领域,以获取更好的评价效果。新方法采用Itti视觉注意计算模型提取图像的全局显著图,然后用中介真值程度( MMTD)理论确定各局部窗口的权值,在评价过程中对显著程度高的区域给予更高的权重。实验结果表明改进后的MMTD-SSIM算法在感兴趣区域突出的图像质量评价中较传统SSIM算法更加准确有效,更加接近人类视觉的主观评价。     

一种基于视觉特性的图像摘要算法

为了使图像摘要具有更高的鲁棒性。提出了一种基于视觉特性的图像摘要算法，该算法通过增大人眼敏感的频域系数在计算图像Hash时的权重以使得图像Hash更好地体现视觉特征，并提高鲁棒性。算法首先将原始图像的分块DCT系数乘以若干由密钥控制生成的伪随机矩阵，再对计算的结果进行基于分块的Watson人眼视觉特性处理，最后进行量化判决以产生固定长度的图像Hash序列。实验结果表明，该算法与末采用视觉特性的算法相比，高了对JPEG压缩和高斯漩波的鲁棒性、图像摘要序列由密钥控制生成，因而具有安全性。     

基于视觉敏感度的JPEG图像质量评价

为解决无参考图像质量评价与人眼视觉系统(HVS)特征的一致性问题,提出一种基于视觉敏感度的JPEG图像质量评价方法。采用支持向量回归神经网络学习和模拟HVS特征与平均主观得分之间的函数关系,利用边缘幅度和长度、背景活动度和亮度等视觉敏感度特征,实现符合HVS特征的无参考图像质量评价。实验结果表明,该方法的误差小、精度高、预测性能好,并与HVS感知特征具有高度一致性。     

一种基于面阵相机的在线图像拼接方法

对于生产流水线上输送较慢的大尺寸工件,利用线阵相机对工件进行检测的成本较高和相机的功效不能完全发挥的缺点,提出了一种基于面阵相机的在线图像拼接方法;该方法能在一定的速度范围内有效地对运动物体整体图像进行实时拼接;在图像匹配过程中,该方法运用基于匹配点对误差排序的方法,将正确的匹配提取出来;利用误差阈值内的角点组合来估计单应性矩阵;然后利用Levenberg-Marquart(L-M)非线性优化方法对求得的矩阵参数进行优化得到最终单应性矩阵参数;实验验证结果表明,该方法稳定性好。