基于多核学习和四元数小波变换的无参考图像质量评价

为了能够有效地对各种类型失真立体图像的质量进行评价,文章基于广义高斯分布统计特性,提出了一种利用四元数小波变换的通用型无参考立体图像质量评价算法,通过广义高斯函数来拟合小波系数分布,采用SSIM匹配算法获取立体图像的深度信息,并通过多核学习的方法,对失真立体图像的失真程度进行客观的评价,得到对应图像的客观评价值.     

极端学习机在立体图像质量客观评价中的应用

基于传统神经网络训练速度慢、易陷入局部极小值和泛化性能低等问题,提出采用极端学习机(ELM,extreme learning machine)对立体图像质量进行了客观评价。ELM是单隐层前馈神经网络(SLFNs)的泛化,输入权重可以随机赋值并通过解析获得输出权值。与传统神经网络算法相比,ELM算法具有参数选择简单、学习速度快及泛化性能好等优点。实验结果表明,以sigmoid为激励函数,对241幅不同等级的立体图像测试样本进行测试,其正确等级分类率达到93.85%。研究了不同激励函数条件下不同隐藏层节点数对极端学习机网络性能的影响,且将ELM和传统BP及支持向量机(SVM)在立体图像质量评价中的性能进行了分析比较。     

基于双目特征联合的无参考立体图像质量评价

通过模拟人类视觉系统(HVS)的双目视觉行为,提 出一种基于双目特征联合的无参考立 体图像质量评价(NR-SIQA)方法。首先分析立体视觉感知中的双目联合行为,提出 可应用于立体图像质量预 测的双目联合模型;然后采用学习和统计分析的方法,分别提取局部和全局特征并联合作 为感知特征; 最后采用机器学习算法,建立特征和质量的关系模型,并结合基于特征的双目联合模型预测 立体图像质量。实验结果表明,本文方法在对称立体图像库上的Pearson线性相关系数(PLCC)和Spearman等级系数(SRCC)高于0.93,在非对称库上高于0.87,优 于现有评价方法。     

基于深层特征学习的无参考立体图像质量评价

提出了一种基于深层特征学习的无参考(NR)立体图 像质量评价方 法。与传统人工提取图像特征不同,采用卷积神经网络(CNN)自动提取图像特征,评价过程 分为训练和 测试两阶段。在训练阶段,将图像分块训练CNN网络,利用CNN提取图像块特征,并结合不同 的整合方式 得到图像的全局特征,通过支持向量回归(SVR)建立主观质量与全局特征的回归模型;在测 试阶段,由已训练的CNN网 络和回归模型,得到左右图像和独眼图的质量。最后,根据人眼双目视觉特性融合左图像、 右图像和独眼 图的质量,得到立体图像质量。本文方法在LIVE-I和LIVE-II数据库上的Spearman等级系 数(SROCC)分别达 到了0.94,评价结果准确,与人眼的主 观感受一致。     

基于双目能量响应的无参考立体图像质量评价

为了实现对不同失真类型立体图像的质量评价,提出了一种基于双目能量响应的无参考立体图像质量评价(NR-IAQ)方法。首先,通过对各失真图像进行Gabor滤波,提取出不同频率、不同方向、不同视差响应下的局部特征矢量,作为立体图像特征信息;然后,利用支持向量回归(SVR)建立立体图像特征与主观评价值的关系,从而预测得到立体图像质量的客观评价值。实验结果表明,对于NBU-3D测试库,Pearson线性相关系数值在0.92以上,Spearman等级相关系数值在0.93以上;对于LIVE-3D测试库,Pearson线性相关系数值在0.96以上,Spearman等级相关系数值在0.96以上;与现有的全参考(FR)和(NR)质量评价方法相比,本方法得到的客观评价值与主观评价结果有较好的相关性,更加符合人眼视觉系统。     

四元数小波变换在图像处理中的应用

根据四元小波理论提出了一种新的参数估计方法,用于估计刚体在空间的旋转位置。该方法将四元代数理论与小波变换相结合,推导出基于多分辨率分析的四元小波金字塔。金字塔将二维图像映射到四维空间,其每个层次提供3个相位,利用相位与图像变化之间的线性关系估计空间差距和旋转角度,实现一个自上而下的有效参数估计,从而推广了小波变换的应用。通过物体旋转检测程序对旋转前后的图像进行处理,得到空间变换趋势,证明该理论的可行性。     

基于离散四元数余弦变换的彩色图像数字水印技术

将离散四元数余弦变换(DQCT)应用于彩色图像的数字水印技术中,提出了一种在彩色图像中嵌入水印的新技术。应用四元数理论把彩色图像作为一整体进行余弦变换,在彩色宿主图像的DQCT域中实现彩色水印图像的嵌入。实验表明,该方法具有较好的抗压缩能力,对高斯噪声、椒盐噪声和缩放攻击具有较好的鲁棒性。     

基于四元数奇异值分解的视频质量评价方法

准确的客观视频质量评价方法对于视频应用发展是至关重要的.近年来,图像质量评价方法已经比较成熟,而视频质量评价方法与图像质量评价方法在性能上的差距仍然较大.本文提出一种基于四元数奇异值分解的客观视频质量评价方法,该方法将像素的亮度、色度、边缘能量和残差能量作为四元数的四个部分,并用熵作为视觉感兴趣系数对块加权.在视频质量...     

基于自适应PCNN模型的四元数小波域图像融合算法

针对红外和可见光图像的自身特点,本文提出一种基于四元数小波变换(QWT)和自适应脉冲耦合神经网络(PCNN)模型相结合的红外图像与可见光图像融合的新算法.首先将红外图像与可见光图像分别进行四元数小波变换,分别得到低频子带和高频子带系数;其次,采用局部区域方差匹配的融合准则处理低频子带系数,并用自适应的PCNN模型处理高频子带系数,用一种改进的空间频率作为PCNN模型的刺激输入,且采用拉普拉斯算子调节PCNN模型的阈值;最后经过四元数小波逆变换实现图像的融合.将本文提出的新算法与经典的图像融合算法进行对比分析,实验结果说明,新方法取得了较好地视觉改进效果,并在客观标准上也达到一定的提高.     

客观评价彩色图像质量的全四元数结构相似度方法

在不损失彩色图像颜色信息的基础上,通过定义一 种全四元数模型 将四元数的3个虚部以及实部全部用于表示彩色图像的结构信息,从而在完整保留颜色信息 的基础上提高了四元数矩阵的信息承载量。为了进一步增加与主观感知的一致性,将彩色图 像的细节信息和颜色分量合并作为四元数的实部和虚部,进而改进传统的图像质 量评价结构相似度(SSIM)方法,采用四元数结构相似度方法 实现了对待测图像的质量评价。实验结 果表明,本文方法既保留了彩色图像的颜色信息,又增强了图像内容中人眼 敏感的细节信息,采用LIVE数据库和IVC数据库验证了本文方法的评价指标,实验结果 表明, 所提指标与人眼主观感知的一致程度要好于传统的图像质量评价方法以及纯四元数SSIM方法。在交叉失真实验中,量化评价结果的Kendall等级相关系数 (KRCC),Spearman等级相关系 数(SRCC)以及均方根误差(RMSE)为0.6929、0.881以及 7.506,均好于实验中采用的其它几种方法。     

基于图像相关性和结构信息的无参考图像质量评价

分析了非下采样Contourlet变换(NSCT)方向子带亲 戚系数 间和父子系数间的强相关性及其包含的结构信息,并基于图像发生失真会 影响这些系数间的强相关性和结构信息的假设,提出了一种新的无参考图像质量评价(NR-I QA)方法。首先,分别计算 NSCT方向子带亲戚系数间和父子系数间的互信息(MI),以此作为描述这些系数 间相关性的统计特征;其次, 分别计算NSCT方向子带亲戚系数间和父子系数间的结构相似度(SSIM),以此作为描述 图像结构信息的统计特征; 进而,结合这些系数间的MI和SSIM等统计特征,构造了相应的NR-I QA模型和图像 失真类型识别模型;最后,在LIVE及LIVE Multiply Distorted图像质量评价数据库上进行 了大量的实验仿 真。结果表明,本文评价模型的评价结果与人类主观评价具有非常高的相关性,LIVE图 像质量评价数据 库上的斯皮尔曼等级相关系数和皮尔逊线性相关系数均在0.931以上 。无论总体评价效果还是各失真类型 评价效果,与当今主流评价算法相比非常具有竞争性;而且,失真类型识别模型的识别精度 可以达到92.31%,明显高于这些主流算法。     

基于局部离散小波变换的无参考模糊图像质量评价方法

构造模糊图像的参考图像,使无参考(NR)图像质 量评价转变为一种全参考(FR)图像质量评价,提出一种基于 局部离散小波变换的NR模糊图像质量评价方法。首先,采用低通滤波的方 法构造原始模糊图 像的参考图像;然后,通过局部离散小波变换提取出原始模糊图像和参考图像的高频能量图 ;最后计 算两幅高频能量图的相似度,得到原始模糊图像的质量。在LIVE、TID2008和CSIQ 3个数据 库上的实验结果表明, 本文算法的评 价性能较优,相较其他常用的4个清晰度评价算法,在与主观评价的单调性和一致性上有明 显提高,在LIVE 数据库上的SROCC值达到0.9598,在CISQ数 据库上的SROCC值达到0．9104 ,与主观评价平均意见成绩(MOS)值拟合的散点图拟合度为最优。实验数据 结果表明,本文算法性能稳定,符合人类视觉系统。     

基于梯度结构相似度的无参考模糊图像质量评价

在对模糊图像边缘膨胀后进行边缘膨胀块提取的 基础上,提出一种基于梯 度结构相似度(GSIM)的无参考模糊图像质量评价方法(NRGSIM)。首先,将原始模糊图像经过低 通滤波生成再模糊图像;之后,将原始模糊图像生成的边缘膨胀图像进行8×8分块,并将子块 划分为边缘膨胀块和平滑块;然后,计算原始模糊图像和再模糊图像中所有对应到边缘膨胀 图 中边缘膨胀块的相应子块的GSIM;最后,平均得到整幅图像的模糊值。在4个数据 库上实验结果表明,本文方法评价结果合理、稳定,更加符合人类视觉特性,与主观评分有 较好的一致性,而且计算简单,取得了很好的评价效果,LIVE2数据库上的SROCC指标达到0.964。     

基于稀疏表示的立体图像客观质量评价方法

提出了一种基于稀疏表示的立体图像质量评价方法 ,分为训练和测试两个部分。在训练部 分,通过训练不同频带的立体图像获得立体图像的稀疏字典;在测试部分,根据稀疏字典计 算得到立体图 像的稀疏特征,定义了稀疏特征相似度衡量原始和失真图像信息的差异,并根据稀疏字典计 算了频带增益和左右视点的融合权值,最后融合稀疏特征相似度作为立体图像质量的 客观评价值。在立体图像测试库上的实验结果表明,本文方法的评价结果与主观评价结果有 较好的相关性,符合人类视觉系统的感知。     

基于结构相似度的自适应图像质量评价

考虑到在结构相似度(SSIM,structural similarity)模型中,亮度、对比度和结构度3个评价因子对不同失真类型图像质量评价(QA)的贡献程度不同,本文提出了根据图像失真类型分析的自适应SSIM(ASSIM)的IQA方法。首先,分析失真图像和参考图像的小波子带能量、傅里叶功率谱和幅度谱的数据特点,据此判定图像失真类型,包括高斯白噪声(WN)、JPEG压缩(JPEM)、高斯模糊(Gblur)及类JP2K4类失真;接着,通过优化算法确定SSIM在评价不同失真类型图像时最佳的评价因子权重;最后,将图像的失真类型判别和评价因子的调整相结合,实现对图像的自适应评价。实验结果表明,由于失真类型的判断和评价因子权值的优化,ASSIM对各类失真图像的评价效果都要优于SSIM,特别是对Gblur失真的图像进行评价时,Pearson系数(CC)值提高了0.05,Spearman等级相关系数(SROCC)值的提高超过0.039。     

基于小波包变换的分数阶光学加密技术研究

提出一种基于小波包变换(WPT)的分数阶光学图 像加密方法。利用WPT能够对图像多层次分解的特性,结合分数傅里叶变换(FRFT)的灵活性 ,将双随机相位、小波函数的类型及尺度因子和分数阶次作为密钥, 实现了图像的多重密钥加解密。同时,实现了图像小波域上的选择性加密,使加密样式变得 更灵 活多样,还增强了加密图像的抵抗恶意的攻击能力。数值模拟了加密和解密过程,分析了加 密效果和解密图像质量,验证了本文方法的可行性。