基于非局部结构张量的SSIM图像质量评价方法

针对基于局部运算的图像质量评价方法的局限性,提出一种基于非局部结构张量的SSIM图像质量评价方法。图像在各像素点的非局部结构张量的主特征值大小很好地反映了该像素点的结构强度信息,特别是纹理结构等细节信息; 主特征向量的方向反映了该像素点的结构方向信息。利用退化图像和参考图像的非局部结构张量的主特征值相似度刻画结构强度相似度,利用主特征向量夹角的余弦刻画结构方向相似度。数值实验结果显示,利用文中方法对TID2008数据库中的图像进行评价的平均运算时间为778.43s,且评价结果与主观评价接近。     

基于局部小波变换与DCT的人脸识别算法

提出了一种基于局部小波变换和离散余弦变换(DiscreteCosineTransform,DCT)相结合的人脸识别方法,该算法首先利用小波变换对人脸图像做适当层次的小波分解,然后通过离散余弦变换对低频分量作进一步的特征提取和压缩,得到人脸识别特征,最后利用欧氏距离和最近邻分类器进行识别。基于ORL人脸数据库的实验结果表明了该算法的有效性。     

基于分块DCT的视频文字检测算法

针对大量视频图像中出现的各种文字信息,本文提出了一种基于离散余弦变换(DCT)的文字提取算法。该方法首先将图像分割为等大小基本块,然后对各小块提取DCT特征。在此基础上,利用图像对比度,设计了一种动态阈值分割方法,可将文字信息和背景信息进行分离。然后依据最小外接矩形算法,获得初始文字检测结果。最终使用Voronoi Diagram算法对初始区域进行合并得到最终文字区域检测结果。算法可以快速而精确定位文字所对应的区域,并且能适用于各种背景条件下的视频图像。     

基于结构张量的图像插值方法

提出了一种新的图像插值算法,该算法利用局部结构张量所描述的图像几何特征增强了图像的边缘而不会产生伪影。在仿真实验中,应用该方法能够得到比传统的双线性和双三次插值方法更优的结果,特别是在边缘区域。而且该方法采用的插值格式能有效地减小计算量,适合实时应用。就提出的插值模型和一种基于变分的插值方法之间的关系进行了讨论,分析表明后者只是该模型的一个特例。     

基于时空结构张量的高速公路视频车辆检测

详细分析高速公路车辆运动模式与视频监控序列图像的特征,本文针对目标运动速度较大时,背景差分法运算复杂和连续帧差法容易产生虚影的情况,提出基于时空结构张量的光流分析法进行高速公路视频车辆检测。实验结果表明,该算法简洁并且能对高速公路视频序列中的运动车辆进行较准确的分割,为下一步的运动跟踪提供了可靠的依据。     

基于局部结构张量的图像三边滤波器

针对双边滤波器灰度相似权函数易受噪声影响且在图像细节区域滤波存在盲目性的问题,提出一种新的图像三边滤波器用以过滤高斯噪声。通过局部结构张量奇异值分解估计图像的几何结构信息,获得能够刻画图像内容差异的特征信息。在此基础上,设计基于图像特征分类的灰度相似权函数,同时通过引入结构相似权的方式将鲁棒的特征信息耦合到双边滤波器框架下,以保持更多的图像细节。利用三边加权提供更可靠的像素相似性度量方式,并采用局部自适应滤波参数选取方法进一步提高算法的滤波性能。实验结果表明,该滤波器在去除噪声的同时能够较好地保持图像的边缘、纹理等结构信息。     

基于迹的非线性结构张量

提出一种新的非线性结构张量计算方法,扩展了基于迹的PDE正则化方法,使其适用于矩阵值数据场;利用该方法平滑结构张量,得到基于迹的非线性结构张量;并给出了新的结构张量在去噪领域的应用.实验结果表明:文中方法具有较好的鲁棒性.     

一种基于结构张量的MAS边缘检测算法

MAS(Multi-Agent System,多智能体系统)是一种群体智能系统,具备并行计算的能力,由多个运行机制简单易于实现的个体Agent构成.在边缘检测过程中,根据结构张量的特征值属性表示边缘特征,提出一种可行的MAS实现架构,扩展了MAS的应用.该算法根据个体Agent具有的简单状态机制,结合边缘位置的结构张量的特征值的外在表现,让每个Agent采用指定的策略进行边缘探测和标记,其中包括扩大范围、位置平移和突变,最终通过多Agent的共同努力,检测出图像中的边缘.实验表明,得到的边缘位置更为精确,并对噪声的影响不敏感.     

一种基于DCT域局部能量的多聚焦图像融合算法

为了在无线视觉传感器网络等资源受限的应用中实现图像信息融合,提出一种基于离散余弦变换域DCT(Discrete Cosine Transform)中局部能量的多聚焦图像融合算法。该算法没有采用当前常用的基于对比度和方差的融合准则,而是通过计算图像在DCT域的局部能量,选择局部能量较大的分块实现融合。实验结果表明,该算法能获得良好的主观视觉融合效果,且在互信息、峰值信噪比和空间频率等客观指标上优于常用的基于小波变换的融合算法,计算量与基于DCT域方差的融合算法相比降低约41%~49%,该算法适用于诸如无线视觉传感器网络等资源受限或实时性要求高的应用场合。     

DCT子空间的非局部均值去噪算法

在整个图像块像素灰度值向量空间中,非局部均值( nonlocal means,NLM)算法度量像素间的相似性不仅计算复杂度高,而且当噪声存在时还不能准确地计算出像素间的相似性权重值,影响了对图像冗余性质的利用,使得去噪结果图像对比度和清晰度低.针对NLM算法的这一缺陷,利用离散余弦变换(discrete cosine transform,DCT)的低数据相关性和高能量紧致性,将DCT与NLM算法相结合,对图像块进行DCT,并在DCT低频系数子空间内度量像素间的相似性.实验结果表明,与NLM算法相比,该方法能够在保护图像结构信息、对比度和清晰度的前提下更有效地去除噪声,峰值信噪比值一般可以提高1 dB以上,运行时间不到NLM算法的1/10.     

基于三维结构张量的图像模糊度评价方法

根据图像二维结构张量的特性和清晰图像及其模糊副本之间存在较大差异的特点,构造单幅图像的三维结构张量,其特征值大小反映了图像的局部几何结构信息,并与图像的清晰度有关,据此提出基于三维结构张量的图像模糊度评价方法。对输入图像进行不同尺度的低通滤波,得到输入图像的2个副本,并将其分成互不重叠的块。通过计算各块的三维结构张量得到模糊度参数,将各块的模糊度参数和关注度系数加权得到整幅图像的模糊度参数,以模糊度参数的指数函数形式计算图像的模糊度。实验结果表明,该方法计算出的模糊度相对于图像的模糊程度是单调的,具有良好的抗噪性,并且符合人眼视觉系统特性。     

基于聚类余弦变换的图像增强算法研究

研究提高图像清晰度问题,由于一些拍照设备由于抖动造成图像不清,或者图像噪声的干扰造成图像不清晰等问题。针对传统的图像增强算法容易导致分块效应等问题,为了提高图像增强后的图像质量,提出了一种多尺度离散余弦变换和均值聚类相结合的改进的图像增强算法。首先将图像中的基本小块合并为较大的矩阵,从而获得更大范围的图像增强系数,避免了图像小块之间的不相关性。然后根据不同波段的不同特性,使用自适应的增强系数,使得图像不同区域内的增强效果更依赖于自身的特性,最后采用均值聚类对图像进行平滑处理,提高整幅图像的亮度和对比度,获得最终的增强图像。仿真结果表明提出的改进算法有效提高了图像的清晰度,图像更为平滑,同时提高了图像增强效果。     

局部模糊检测优化算法

目前基于特征的局部模糊检测算法为了优化特征响应需要在多尺度下重复计算局部模糊特征,且邻接关系复杂,导致计算量大,时间效率低.针对上述时间问题,本文提出一种利用单层垂直上下文的局部模糊检测优化算法.首先提取图像块重尾分布、峰度、功率谱、线性滤波等模糊特征,然后使用贝叶斯法学习模型,计算后验概率作为初步估计模糊响应,最后本文提出将邻近像素点的模糊响应信息作为上下文更新像素点自身响应信息,增加上下文支撑域的尺寸以更充分的考虑周围信息,使用一个相互垂直的一维上下文以减小计算量,从而构造新的能量函数进行全局优化,通过最小化能量函数得到最终的模糊响应.实验表明,本文算法能有效检测图像的局部模糊,并提高检测的时间效率.     

一种基于DCT系数分布特性的块匹配准则

视频编码通过运动估计消除时间冗余信息，块匹配方法是目前所有视频编码标准采用的运动估计方法。根据运动估计的残差图像的DCT变换后交流系数的统计分布规律，推导出了一种块匹配运动估计的匹配准则．这种匹配准则在对有亮度变化的帧进行运动估计时特别有效．实验结果表明该匹配准则可以取得比SAD匹配准则更好的效果．     

基于DCT域内积与方差的分形图像编码研究

定义了图像块的 DCT频域内积 ,并证明了该内积等于时域内积 ,从而可根据频域内积大小来作为分形编码中最佳匹配块的判断 ,并推导出 DCT域上恒等变换与其余 7种对称变换的关系 .将值域块分为平稳、中间和活跃三类 ,研究对于不同类型的值域块 ,求频域内积时 ,保留低频系数个数和解码图像质量之间的关系 ,并提出了基于 DCT域内积和方差的分形图像编码算法 .实验结果表明 ,本文算法能在基本保证解码图像质量的同时 ,大大提高编码速度     

图像局部模糊的自动检测方法

目标运动或对焦不准可能造成图像局部模糊。针对该问题,提出一种包括粗糙定位及模糊区域求精2个步骤的模糊区域自动检测和提取方法。通过对空域上的梯度统计结果进行双高斯混合建模以及对频域上的功率谱进行统计分析,实现模糊和非模糊区域的粗糙定 位。根据粗糙定位结果,利用改进的懒惰抠图技术实现模糊区域的精确定位和自动提取。实验结果证明,该方法可以有效检测出图像中的局部模糊区域。     

基于中心与邻域像素均值关系隐写算法

研究了图像隐写术的问题.针对保护知识产权,应有有效的图像隐写术.为了获得更好抗压缩性能,提出了离散余弦变换(DCT)变换域的中心系数与邻域系数均值关系的新算法.方法能够得到更岛的抗有损压缩能力,利用了频域隐藏法比较好的抗攻击性能,在 JPEG 压缩情况下也能做到高效准确的提取,并进行仿真.仿真结果证明应用改进的算法所做得到的图像具有更高的 PSNR 值,具有更强的抗 JPEG 压缩性能,更好的抗噪声性能,能够在较低的 JPEG 压缩情况下高效准确无误地提取信息,符合 Internet 上传送图像的要求,证明是一种安全有效的方法.     

基于DCT系数的自适应误码掩盖算法

提出一种改进的误码掩盖算法,即自适应地选择加权插值和区域匹配方法恢复丢失块.不同于以往只利用平滑性的误码掩盖算法,该算法利用平滑信息和纹理信息,在可用的相邻宏块中基于DCT系数计算能量函数总和,自动分析图像的平滑性和纹理性,然后自适应地选择加权插值或区域匹配的结果恢复丢失块.该算法已在H.264的参考软件JM86上进行实验.实验结果表明,与H.264中只采用加权插值或只采用区域匹配相比,该算法能取得较好的峰值信噪比(PSNR)和主观质量.