符合人眼视觉特性的视频质量三层噪声加权评价方法

该文研究了一种从下到上的、基于人的视觉感知特性的、三层噪声加权的视频图像质量客观评价方法,给出了相应的评价模型,并对具有256级灰度值的352×288像素的慢运动人物数字图像序列进行了仿真验证。对比结果表明,该方法是一种行之有效的并与主观评价结果相一致的视频图像质量客观评价方法。     

基于人眼视觉特性的图像视觉质量评价方法

为了更好地评价图像质量,在研究人眼视觉模型和人眼视觉特性的基础上,提出一种自顶向下的无参考图像客观质量评价方法。对待评价图像进行分块,并在每个色彩通道中对子块进行计算,输出平均视觉特性值,使评价模型既符合客观质量评价的优点,又兼顾人眼视觉感受,符合人眼主、客观一致性。选取美国TEXAS大学LIVE的图像数据库中图像的主观评价值对方法进行了实验证明,实验结果表明所提方法与主观评价取得了较好的一致性。     

一种基于人眼视觉特性的视频质量评价算法

为了更好地提高视频编码效率与视频处理的性能,考虑人眼对不同内容的感知特性和掩蔽效应,以及时域人眼视觉特性,提出一种基于人眼视觉特性的视频客观质量评价算法.首先利用三维Sobel矩阵提取时空特性划分区域,并结合恰可察觉失真视觉阈值与绝对差值图来提取感兴趣区域;然后对感兴趣区域进行感知加权,并利用线性加权进行空间域融合;最后结合时域人眼视觉特性,利用低通函数模拟人眼的不对称感知,并通过最差情况加权策略得到视频序列客观质量评价值.在LIVE视频质量数据库上的实验结果表明,该质量评价算法具有较好的评价性能,更接近于主观测试结果.     

几种典型的感知视频质量评价模型

首先描述了人眼视觉系统(HVS)的基本特性,然后介绍和分析了几种比较典型的基于这些特性的感知视频质量评价模型:其中的三个模型已经由视频质量专家组(VQEG)进行了测试,结果表明它们的测度和主观评价结果具有很好的相关性。最后讨论了客观视频质量评价的标准化工作。     

基于视觉特性的静态图象压缩编码

基于主观视觉特性的压缩编码方法突破了传统编码技术中以MSE作为评判标准的限制，将人眼视觉特性结合到编码算法中，以实现最低比特位率和最好视觉效果．目前该技术的研究已有较大进展，但仍存在许多问题有待研究解决．本文系统地介绍了现有的基于视觉特性的压缩编码方法，同时讨论了应用在JPEG-2000和MPEG-4中的一些视觉编码技术，通过研究总结出以下结论：图象质量的客观评价、感兴趣区域的自动确定以及任意对象的识别与分割是基于视觉特性的编码技术中存在的主要问题，也是今后进一步研究发展的方向。     

HVS模型及其在静止图象压缩质量评价中的应用

图象质量尺度是最优化图象压缩算法参数和提高图象质量的重要依据 .建立在人类视觉模型 (HVS)基础之上的感知质量尺度作为主客观联系的桥梁 ,能有效地反映出人对图象失真在视觉上的感知 .近年来 ,有许多研究者借助人类视觉系统研究中的最新成果 ,深入分析了与图象质量密切相关的视觉感知特性 ,提出了大量效果不错的静止图象压缩感知质量尺度 ,并对视觉感知特性在图象质量尺度中的应用方法进行了较全面的综述 ,揭示了影响其图象质量预测准确性、鲁棒性的主要因素 ,给出了该领域的最新研究成果和未来发展方向 .     

一种基于视觉兴趣性的图象质量评价方法

图象质量的正确评价是图象信息工程领域内一项很有意义的研究课题,但现有的图象客观评价方法并不完全符合人眼视觉特性。合理地评价图象质量应充分遵循人眼的视觉特性,但由于受到人的心理、文化背景、周围环境、不同的应用场合等多种因素的影响,人眼对同一幅图象中的不同区域往往具有不同的感兴趣程度,即人眼具有视觉兴趣性特性,该文在充分利用视觉兴趣性特性的基础上,针对只存在一个感兴趣区的图象,提出了一种简化的图象质量     

基于视觉感兴趣区的视频质量评价方法

针对基于边缘结构失真的图像质量测量方法不能很好地应用在视频领域和对HVS考虑不充分的缺陷,提出一种基于视觉感兴趣区的视频质量评价方法,包括考虑HVS特性、场景结构信息和运动信息。实验结果证明,该方法在压缩、模糊方面明显好于PSNR,MSSIM和ESSIM的评价方法。     

基于人眼立体视觉特性的多视视频码率控制算法

提出了一种基于人眼立体视觉特性的多视视频码率控制算法.引入了立体视觉质量的客观评价标准,并基于此推导出一种帧级目标码率分配方法,同时根据相邻宏块量化参数来调整当前宏块量化参数,以消除立体视频的块效应.仿真结果显示,采用本文算法的多视视频编码器,在取得更稳定的比特率的同时,有效地提高了立体视觉质量.     

立体图像的视觉感知质量无参考评价方法

为了提高立体图像客观质量评价与人眼感知结果的一致性,改善立体内容的视觉体验效果,考虑到人眼对立体图中不同区域的关注度和不同深度值的立体感都具有差异性的问题,提出基于视觉感知特性的立体质量评价方法.首先引入视觉显著度模型选取人眼感兴趣区域,生成该区域的深度图;然后通过深度最小可觉察误差模型确定人眼对深度图像素值的可感知范围和敏感度因子;最后计算深度的相对层次,得出立体感客观质量值.实验结果表明,该方法的结果与主观质量值之间的相关系数高于0.9,均方误差低于5.4,两者存在较好的一致性,并且优于已有方法的结果.     

基于Watson视觉模型的自适应视频水印

提出了一种基于Watson视觉模型的自适应视频水印,Watson视觉模型用于控制水印的嵌入强度。借助于该视觉模型,很容易权衡水印鲁棒性和感知透明性的关系。经过实验证实,该水印系统对常用的视频攻击（MPEG压缩、帧丢失、帧剪切、帧重排）是鲁棒的,同时具有感知透明性和实时性等特性。     

基于视觉传达的后继帧视频图像目标跟踪仿真

现阶段所采用的跟踪方法对后继帧视频图像目标跟踪存在跟踪效果不理想、跟踪效率较低等问题。提出基于视觉传达的后继帧视频图像目标跟踪方法。利用图像差分方法获取视频图像运动目标可能出现的区域,并对这个区域视频图像目标进行运动估计,采用形态学方法来降低聚类区域的数量,得到后继帧视频图像目标区域;采用均值漂移法估计后继帧视图像核概率密度,对后继帧视频图像进行分割处理,找出后继帧视频图像目标区域最显著的特征,通过迭代运算找到目标位置,实现目标跟踪。实验结果表明,所提算法具有较好的后继帧视频图像跟踪效果、并且跟踪效率较高,具有一定的应用价值。     

基于HVS的图像质量评价方法研究

针对目前视频会议图像系统优化中,由于在画面质量评测方面存在的差异大的问题,结合实际装备情况,研究图像质量准确评价问题,图像采集、压缩传输中会出现畸变,使图像模糊,传统评价方法难以对特征进行正确区分,导致图像质量准确率低.为提高图像质量评价准确率,提出一种基于HVS的图像质量评价方法.为业务处理提供科学依据,对于有效规范值勤业务管理,提高装备运行质量,增强任务保障能力,为提升视频会议保障图像质量具有十分重要的意义.     

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。     

基于单目和双目视觉信息的全参考立体图像质量评价模型

在立体图像质量评价领域,有效地模拟人类视觉系统对图像质量进行评价具有重要意义,考虑到人眼的视觉感知特性,基于单目和双目视觉信息构建一种立体图像质量评价模型MB-FR-SIQA。采用基于结构相似性的立体视差算法得到参考和失真立体图像的视差矩阵,结合Gabor能量响应图、显著性图和视差矩阵生成中间视图,并优化左右眼加权系数计算方法,以提高生成中间视图的准确性。分别利用单目图像和中间视图提取单目和双目视觉信息,计算单目质量分数和双目质量分数,并融合得到立体图像的质量分数,达到评价立体图像质量的目的。实验结果表明,MB-FR-SIQA模型在LIVE-I数据库上具有较高的预测精度,其斯皮尔曼等级相关系数、皮尔森线性相关系数、均方根误差分别为0.945、0.951、5.318,且预测的质量分数符合人类主观评估。     

基于人类视觉系统的数字图像水印方法

基于人类视觉系统(HVS)提出一种可有效平衡数字水印鲁棒性和不可见性的方法。利用基于矩的图像归一化技术将载体图像映射到几何不变空间内,并结合不变质心理论在归一化图像中确定重要区域。根据人眼视觉系统掩蔽特性将一个大小为256 bit的可读水印自适应地嵌入到重要区域的离散傅里叶变换(DFT)域内,同时采用预失真补偿策略弥补图像归一化误差较大的缺陷。仿真实验结果表明,该算法不仅具有良好的透明性,而且对常规信号处理和大部分几何攻击均具有较强的鲁棒性。     

基于人眼视觉特性的小波域分形图像编码方法

利用小波系数的相似性,提出一种基于人眼视觉特性的小波域分形混合图像编码方法。该方法是将图像进行小波分解,按照人眼对于图像边缘区、平滑区、纹理区敏感程度的不同,给这三种不同区域内图像信息所对应的小波系数赋予不同视觉权值,并分别进行分形编码。实验结果表明在保证优先编码视觉上最重要系数的同时,能够进一步提高图像复原质量。