一种基于视觉感知的图像质量评价方法

通过对人眼观察图像的3个方面特性(亮度表现度、清晰度、相似度)进行分析研究,提出了一种新的基于图像内容的视觉感知质量尺度的评价方法。该评价方法依据人眼识别图像的生理机制,给出量化准则。实验结果表明：该评价方法具有较高的质量预测精度和一定的鲁棒性。     

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。     

基于视觉感知的镶嵌图像质量评价方法

传统的图像质量评价方法难以较好地评价镶嵌效果。该文针对仅通过频率活动性(SFA)对镶嵌效果中拼缝光滑度进行评价获取较优效果图时存在的问题,依据视觉感知特性的对比敏感性,提出以结构对比度(SCD)感知因子评价镶嵌效果图的灰度和谐性,结合SFA和SCD感知因子构造了一个镶嵌图像综合评价模型,可以对镶嵌图像效果进行更符合主观视觉感知特性的评价。试验验证了该模型的有效性。     

基于局部特征的图像融合算法评价

图像种类很多,不同的图像适合不同的融合算法,如何去选择最合适的算法是目前存在的一个问题,本文提出了一种新的图像融合质量评价方法,文章利用融合图像与标准图像的相同极值点的相似率来评价融合图像质量,实验表明该方法是一种实用有效的方法。     

一种基于掩盖效应的感知域图像质量评价方法

图像的压缩编码技术及其比特流在信息空间上的传输控制，为图像质量的评价提出了新课题。通过分析人类视觉系统(HVS)的视觉非线性、多通道及掩盖效应等特性，建立起相应的图像视觉处理模型，并将原始图像与降质图像变换到感知域进行误差分析。在处理HVS模型的多通道中，将图像的空间频率按视觉系统的掩盖效应特点，分成5个带分别进行滤波，以模拟人眼对图像的主观质量评价特性。实验结果表明这种模拟多通道的图像感知域评价模型，得到的HVS值能充分反映人类视觉系统的掩盖效应的特点，用于对图像质量的评价该模型通用性好，与主观评价结果高度一致。     

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HVS的小波图像融合新算法

目前的大多数基于小波变换的图像融合算法，由于并没有细致考虑人眼的视觉特性，因而得到的融合效果有时并不理想。为了提高图像的融合效果，提出了一种新的基于人类视觉系统(HVS)的小波图像融合新算法。该算法充分考虑了人类视觉系统的特点，首先在多尺度小波分解的基础上，计算出每层每个像素邻域的纹理和边缘亮度相关量；然后自适应地求得加权融合系数；最后采用多层次迭代法来产生融合图像。实验结果表明，该算法不仅能使图像融合结果有较大的改善，而且有利于人眼对目标的探测和识别。     

基于对比度敏感度的图像质量评价方法

通过分析人眼视觉系统（HVS）的对比度敏感度特性,利用小波变换提取影响图像质量的相关因素,提出了一种图像质量评价的新方法。其基本思路是根据HVS特性中的对比度敏感度,即空间频率特性曲线,对图像进行二维多级小波分解,由分解后的各小波分量,提取各频段相应的亮度、清晰度和相关度指标;然后将这三个指标的几何平均与频段加权系数的内积做算术平均,以此作为图像质量的综合评价指标。实验表明该方法能较好地反映人的主观感受,效果明显优于传统图像质量评价方法。     

基于非理想打印机模型的半色调化图像质量评价方法研究

胶印工艺中印刷的内容需要半色调化成二值图像。为了评价半色调化算法和图像的质量,就要对输出图像的设备建模。现有的建模方法都基于理想打印机,假定输出图像的像素和输出设备的一个矩形区域的状态对应。然而理想打印机反映不了实际胶印工艺中的像素点重叠、极小网点丢失、网点扩大等基本现象。本研究的目标是建立一个面向胶印工艺的打印机模型,用于半色调化图像质量评价算法的研究。     

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.     

基于小波变换的图像融合方法研究

介绍了图像融合的基本原理、结构模型及应用领域,简述图像小波分解与重构的Mallat算法。在Matlab7.0环境下,采用Daubechies小波(dB4)滤波器组对待融合图像进行了3级正交小波分解,低频系数采用边缘保持,高频系数采用基于区域能量最大的规则进行融合,并对融合图像进行质量评价。     

基于分水岭算法的图像融合质量评价方法

传统图像融合质量评价方法的评价结果与人眼主观感知结果不一致,针对该问题,提出基于分水岭算法的图像融合质量评价方法。利用结构相似性理论获得源图像之间的结构相似信息图,运用分水岭算法对信息图进行分割。为减少过分割现象,在分水岭算法中应用标记符,将源图像的信息分为共有信息和互补信息,构建基于结构相似性的映射函数,分别处理共有信息和互补信息,完成融合图像质量评价。实验结果表明,与Piella和Zheng方法相比,该方法的抗干扰性能较好。     

一种快速遥感影像海岛自动提取方法

为有效提高基于遥感技术的海岛调查中海岛提取的效率,该文提出了基于多窄带模型（Multi Narrow Band Model,MNBN）初始化的Grab Cut分割算法对高分辨率遥感图像中的海岛进行提取。首先基于海面与陆地提取进行海岛初提取,再利用初提取结果建立多窄带模型对Grab Cut进行初始化来提高分割算法的速度。分析表明,该算法可有效完成海岛提取,与其他自动海岛提取算法相比具有速度快、鲁棒性高等优点。     

基于联合最佳基小波包的图像融合方法

基于联合最佳基小波包理论提出了一种新的图像融合方法。该方法首先将所有图像进行小波包分解,得到各自对应的四叉树,将各四叉树节点对应系数平方相加得到一个新的四叉树,利用此平方和四叉树搜索联合最佳基。将待融合图像基于联合最佳基分解,把分解系数加权处理得到融合系数,利用融合系数进行逆变换即得到融合图像。该方法对所有待融合图像的分解都是最佳分解,解决了先前最佳小波包融合方法只能最佳分解一方待融合图像的问题。将该方法与其他主要图像融合方法进行了比较分析,结果表明基于联合最佳小波包基的图像融合方法是非常有效的。     

一种基于灰度预测误差统计的影像质量评价方法

受二维差分脉冲编码调制(DPCM)影像压缩编码技术的启发，为了更好地运行影像质量评价，从影像像素相关性的角度探讨了一种基于灰度预测误差统计的影像质量评价方法。该方法首先利用线性预测算子和最小二乘估计来计算影像像素的灰度，然后统计整幅影像内的估计像素灰度值与对应像素点的实际灰度值的累计平均平方误差。该误差反映了影像像素间的相关性大小，其值越大，表明像素间的相关性越小，影像的反差与清晰度越好。试验结果表明，该方法对影像质量的变化敏感度明显高于传统的均方差、平均梯度和信息熵法，因而特别适合评估通过不同降噪方法处理的影像质量。不足的是该方法的计算效率不如传统的方差和信息熵方法快。     

基于低分辨率图像融合的超分辨率恢复方法

提出一种基于多帧低分辨图像融合的超分辨率图像恢复算法。将多帧低分辨图像融合成一帧与高分辨图像分辨率一致的图像,并对其中一幅低分辨图像插值,形成迭代恢复算法的初始值,在此基础上以Tikhonov正则化方法求解原始高分辨图像。分析和实验结果表明,该算法具有良好的鲁棒性,并且计算速度较快。     

基于U-Net融合的保留纹理的图像去噪方法

图像的噪声阻碍了高级视觉任务对图像的理解,且去除图像的噪声是一个具有挑战性的任务.现有的基于卷积神经网络的图像去噪方法在去除噪声的同时,对图像纹理会引入一定程度的破坏,导致去噪后图像无法保留图像的纹理.为了解决这个问题,本文提出一种用二分支U-Net网络来融合特征和保留纹理的图像去噪方法.首先选取一种去噪方法的两个不同...     

基于TV与SSIM的图像质量评价方法

提出一种基于全变分(TV)模型与结构相似度(SSIM)的图像质量评价方法。对待评价图像进行主动定量加噪,得到降质图像,利用自适应的TV去噪模型得到消噪图像,采用SSIM方法对待评价图像与消噪图像进行全参考评价,得到待评价图像的无参考评价指标。采用标准测试图像和LIVE库的降质图像进行实验,结果表明,该方法可在无参考图像的条件下对图像质量进行评估,评价结果与主观评价结果具有较高的一致性。