夜视融合图像质量主观评价方法

为建立通用、客观的融合图像质量评价方法,在分析图像质量主观评价方法基础上,研究了融合图像质量主观评价对象、评价条件、评价指标和数据处理等关键环节,结合目标探测识别与场景理解两个典型的视觉任务,提出了目标可探测性和细节可分辨性两个主观评价指标,并研究了图像整体感知质量与这两个指标的相关性。对3种不同场景的微光与红外融合图像,采用9种融合方法获得的189幅融合图像的统计分析结果显示,细节可分辨性和图像整体感知质量相关性好,而目标可探测性虽然和图像整体感知质量相关性较差,但在基于具体视觉任务的融合图像质量评价过程中,仍可作为有效评价指标之一。     

DCI数字电影图像质量客观评价方法研究

提出了以峰值信噪比为基础,结合结构相似度和基于人眼视觉系统的数字电影图像质量客观评价方法.在符合全球第一个数字电影工业规范(DCI规范)的数字电影编码系统中实现了算法,并给出了评价结果.     

图像质量评价方法研究进展

图像质量评价是图像处理领域的研究热点。该文综合论述了图像质量的主观和客观评价方法,重点阐述了单视点图像质量的客观评价方法。对目前比较常用的峰值信噪比和均方误差全参考评价算法进行了分析并指出其存在的问题。然后,对基于误差敏感度和基于结构相似度的评价算法进行了论述和分析,并对质降和无参考评价方法进行了综述。根据视点的个数,图像质量评价可分为对传统单视点图像和立体图像的评价。该文还对立体图像质量评价算法进行了分析讨论。最后,就图像质量评价算法的进一步发展提出了若干技术与研究方向的展望。     

光电系统图像质量评价方法综述

针对图像质量评价方法对于评估光电系统成像性能的重要性,本文结合国内外研究成果,综合论述了图像质量的主观评价法和客观评价法。重点对常用的一些图像质量客观评价方法进行了分析和论述,最后探讨了光电系统图像质量评价方法的发展趋势。     

小波域结构相似度融合图像质量评价方法

针对融合图像质量评价问题,分析了图像质量评价与融合图像质量评价的关系,给出了融合图像质量评价方法的一般表达公式,指出构造实际并不存在的参考图像是解决融合图像质量评价问题的关键。在此基础上,基于空域结构相似度评价方法,对输入源图像和融合图像分别进行小波分解,利用输入源图像小波分解系数构造参考图像小波系数,然后根据人眼视觉敏感度带通特性对参考图像和融合图像的各小波频带进行加权,从而得到整幅图像的小波域结构相似度评价指标,利用目标可探测性、细节可分辨能力和图像整体舒适性构成主观评价指标分别和交互信息量、基于空域的结构相似度比较。实验结果表明,相比于传统的客观评价方法,提出的方法所得结果与主观评价结果的一致性更好。     

视觉评价夜视彩色融合图像质量的实验研究

提出夜视彩色融合图像质量评价的三个基本指标是“目标探测性”、“细节”和“色彩”,并且通过视觉评价实验,研究了“感知质量”与这三个指标的相关性．对十个场景的微光与红外图像采用四种融合算法产生的40幅假彩色图像进行评价实验,实验结果得出：融合图像都有好目标探测性,感知质量与目标探测性的相关性很小;感知质量与细节的相关系数是0．89,感知质量与色彩的相关系数是0．75．说明在满足目标探测性要求条件下,细节是视觉感知融合图像质量的最主要评价指标,而且色彩成为夜视彩色图像质量的一个重要指标．     

红外与可见光图像融合质量评价方法综述

图像融合质量评价标准是目前图像融合中急需解决的问题之一。在不同的应用场景中,选择适当的融合算法对现有融合算法进行改进以及研究新的融合算法都是至关重要的。综述了无参考图像的客观质量评价方法,重点介绍了基于结构信息的图像融合质量评价方法,最后探讨了图像融合质量评价方法的发展趋势。     

去雾图像质量客观评价方法研究

针对目前去雾图像质量客观评价方法少和已有评价方法存在局限性等问题,提出一种去雾图像的客观质量评价新方法.针对去雾图像中存在的Halo效应,采用边缘加权结构相似性测度的方法,将雾化图像和去雾图像的整体轮廓信息与局部纹理细节信息加权来描述图像的结构相似度.从人类视觉感知的角度出发,定义了图像归一化灰度差,用来描述图像的亮度.将彩色图像转换到HSV颜色空间,利用S分量的信息熵和直方图相似度来描述图像的色彩还原能力.最后综合边缘加权结构相似性测度、图像归一化灰度差和色彩加权还原度建立去雾图像质量评价模型,并进行客观评价和比较.实验结果表明,与已有评价方法相比,所提出的评价方法能够获得与主观感受一致的结果,并具有较好的有效性和可靠性.     

图像质量评价的研究现状与发展

目前互联网应用与多媒体通信已成为信息世界的主流,数字图像在获取、压缩编码、存储或传输过程中存在不同程度的退化而影响视觉效果,因此图像质量的评价具有重要的理论和实际意义.梳理了目前国内外图像质量评价的最新研究成果,并对其进行归类、分析、研究与评述.在此基础上,提出图像质量评价的发展方向与研究展望.     

基于CSF的图像质量评价方法研究

文章中频带结构相似度的权值采用相关系数和频带敏感度的乘积.在LIVE图像库上的实验结果显示,评价全部图像时文章评价模型的各项标准均优于传统的评价模型,其客观评价结果与主观评价结果具有更好的一致性.     

Research on algorithm of night vision image fusion and coloration

An new color image fusion method is presented based on dual-tree complex wavelet transform (DT-CWT) and Lαβ space for visual and infrared night image fusion. The color transfer technology is conducted to colorize the gray-scale visual image based on Lαβ space and the three component values of L, α and β can be gained. The appropriate dynamic range of gray image in Lα β space is proposed, and the reason of oversaturated colors is analyzed. The DT-CWT is applied in gray image fusion processing because of it's properties: shift invariance, directional selectivity, in order to obtaining exact position and clear image presentation. The different fusion rule is used aiming at high and low frequency components. The weighted average method is employed to low frequency part, and the high frequency parts are of selection greater local energy. The component L of colorized visual image is replaced by the gray-scale fused image. And the color fusion image is obtained by from Lα β to RGB(R: red, G: green, B:blue). The experiment results indicate that the proposed algorithm can achieve three requirements: detectability of the target, clear details and natural colors.     

LED夜视探测及图像质量提升

夜视目标探测现已广泛应用于工业、交通、海洋探测、视频监控等多个领域,采用LED阵列为光源,降低成本的同时,也保证了发光强度。然而,由于夜视成像受大气湍流、吸收和散射等环境的影响以及成像设备的限制,图像质量受到严重的退化影响。因此,针对LED夜视,通过量化LED阵列光束在夜间大气中的传输,及大气湍流和气溶胶对成像的影响,计算得到成像过程的调制传递函数(MTF),以传输退化模型的点扩散函数作为先验知识,结合半盲图像复原法,对目标图像进行处理,提高LED夜视成像的图像质量。并将该方法与传统盲复原方法进行比较,验证了该方法的有效性,图像质量得到了明显改善。     

夜视图像局部颜色传递算法

针对基于全局统计信息颜色传递过程中存在的染色效果不能很好保持图像色彩的自然性,局部区域颜色与真实场景的颜色不符、目标变淡的问题,提出一种夜视图像局部颜色传递算法。首先,采用稀疏表示的方法对红外与微光图像融合;其次,对得到的融合图像进行非线性扩散,扩散结果采用核模糊均值聚类算法进行图像分割;然后,在YCbCr颜色空间对红外与微光图像块进行颜色传递;最后,把得到的彩色图像块组合成一幅图像,随后用得到的灰度融合图像来表征YCbCr空间的Y通道。实验结果表明,文中算法得到的彩色图像更加自然、真实。     

基于颜色传递和目标增强的夜视图像彩色融合

颜色传递是获得夜视图像自然彩色的一种方法,以红外和微光图像为研究对象,提出了一种基于颜色传递和目标增强的夜视图像彩色融合方法。首先结合红外和微光图像各自的特点,采用TNO法生成伪彩色融合图像(目标图像),很好地保留了图像的细节信息,然后选取一幅相近的参考图像,把目标图像和参考图像转换到YCbCr颜色空间进行各个通道一阶(均值)和二阶(标准差)统计量匹配的颜色传递,同时在Cr通道引入一个对比度增强因子来增强图像中的兴趣目标。实验结果表明,文中方法不仅使得夜视图像获得了如白天参考图像般自然、真实的色彩,而且提高了图像的细节,目标也更加突出,更有利于观察者对场景的理解。     

基于小波和色彩传递的夜视图像彩色融合技术

提出一种基于小波和色彩传递的夜视图像的彩色融合方法,使观察者更容易获取图像的场景信息。结合红外图像和微光图像各自的特点,利用NRL法把红外图像和微光图像映射到彩色空间形成假彩色图像(源图像),然后通过小波变换对源图像和参考图像进行多分辨率分解,计算不同分辨率下的均值和标准方差,将各分量根据参考图像和源图像的标准方差比进行缩放,把参考图像的色彩分布传递给源图像。实验结果表明,通过与传统方法的比较,本文算法不仅获得真实场景色彩,还可以提高图像的细节信息,改善场景感知。     

Objective image quality assessment of 3D synthesized views

Depth-Image-Based-Rendering (DIBR) techniques are essential for three-dimensional (3D) video applications such as 3D Television (3DTV) and Free-Viewpoint Video. However, this process is based on 3D warping and can induce serious distortions whose impact on the perceived quality is far different from the one experienced in the 2D imaging processes. Since quality evaluation of DIBR-synthesized views is fundamental for the design of perceptually friendly 3D video systems, an appropriate objective quality metric targeting the assessment of DIBR-synthesized views is momentous. Most of the 2D objective quality metrics fail in assessing the visual quality of DIBR-synthesized views because they have not been conceived for addressing the specificities of DIBR-related distortions. In this paper, a new full-reference objective quality metric, 3DSwIM (3D Synthesized view Image Quality Metric), dedicated to artifacts detection in DIBR-synthesized view-points is presented. The proposed scheme relies on a comparison of statistical features of wavelet subbands of two input images: the original image and the DIBR-based synthesized image. A registration step is included before the comparison step so that best matching blocks are always compared to ensure “shifting-resilience”. In addition, a skin detection step weights the final quality score in order to penalize distorted blocks containing “skin-pixels” based on the assumption that a human observer is most sensitive to impairments affecting human subjects. Experimental tests show that the proposed method outperforms the conventional 2D and DIBR-dedicated quality metrics under test.     

Dual-branch vision transformer for blind image quality assessment

Blind image quality assessment (BIQA) has always been a challenging problem due to the absence of reference images. In this paper, we propose a novel dual-branch vision transformer for BIQA, which simultaneously considers both local distortions and global semantic information. It first extracts dual-scale features from the backbone network, and then each scale feature is fed into one of the transformer encoder branches as a local feature embedding to consider the scale-variant local distortions. Each transformer branch obtains the context of global image distortion as well as the local distortion by adopting content-aware embedding. Finally, the outputs of the dual-branch vision transformer are combined by using multiple feed-forward blocks to predict the image quality scores effectively. Experimental results demonstrate that the proposed BIQA method outperforms the conventional methods on the six public BIQA datasets.     

基于小波和色彩传递夜视图像彩色融合算法研究

针对传统彩色图像融合存在色彩不自然和运算复杂的缺点,提出了基于小波和色彩传递夜视图像彩色融合算法。该算法的核心思想是把源图像RGB空间转换到YUV空间,然后利用小波变换把源图像和参考图像分别进行分解,并对结果中的一阶统计量和二阶统计量进行计算,最后把参考图像的统计量传递给源图像,此时参考图像和源图像的统计量是相同的,把经过处理过的源图像通过小波逆变换传递到RGB空间,测试结果表明,此算法具有图像细节更加丰富,边缘突出的优点。     

基于融合图像特征库的夜视图像彩色化研究

提出一种基于图像融合技术的夜视图像彩色化方法,结合红外图像和微光图像各自的特点,利用小波图像融合的方法把红外图像和微光图像进行融合,从大量的融合图像中提取不同物体的纹理特征,构成野外环境下的纹理图像库,并对每类图像指定相应的彩色参考图像。对目标图像进行分割,提取目标图像的纹理特征与图像库进行相似性对比,完成目标图像的色彩传递。实验结果表明,该算法获得真实的场景色彩,使观察者更容易获得图像的场景信息。