图像融合质量评价方法研究

图像融合的清晰度直接影响到图像融合系统的实用性.在分析现有主客观图像质量评价方法的基础上,提出了以亮度、对比度和信息量为基础的图像融合质量评价方法.利用多种图像融合算法,对红外与微光图像融合后的结果进行了质量评价.实验表明,该方法是一种实用的、有效的车载图像融合质量评价方法.     

图像融合质量评价方法的研究

建立通用的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，本文在分析现有图像融合质量评价方法特点的基础上，讨论了一种新的结合主观和客观因素的图像融合质量评价方法．该方法无需理想图像，同时充分考虑了人类视觉系统的特性，可以为不同场合下选择不同的算法提供依据．对多类图像的不同融合算法的质量评价结果表明该方法是一种实用的、有效的、通用的图像融合质量评价方法．     

红外与微光图像融合质量评价方法研究

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,在分析讨论了现有主、客观评价方法的基础上,以亮度、对比度和信息量为依据,提出的一种新的结合主观与客观因素的图像融合质量评价方法.该方法无需理想图像,同时又反映了人类的视觉特性(HVS).通过对不同场景下的红外与微光图像采用多种不同的融合算法进行质量评价实验表明,该方法是一种实用的、有效的图像融合质量评价方法,可以为不同环境下选择不同的图像融合算法提供依据.     

基于人眼视觉特性的彩色图像质量评价

图像处理系统的性能优劣的评判往往需要一个合理迅速的图像质量评价算法作为支撑.传统的图像质量评价算法由于没有充分考虑人眼的视觉特性,使得质量评价结果与实际图像的人眼感知质量不符.根据人眼对图像边缘信息非常敏感这一人眼视觉特性,提出一种综合图像边缘和背录相似度的算法(EBS)来评价彩色图像质量,即通过比较失真彩色图像与原始参考图像的边缘以及除边缘之外的背景相似程度最终确定失真图像的质量.应用于由779幅包含五种类型失真的图像质量评价库的实验结果表明,该算法的评价结果相比PSNR,MSSIM,IFC以及基于像素域的VIF等算法与图像的主观评价结果(由DMOS值表示--将背景不同的一组观察者对失真图像的评分进行统计平均后所得到的评价结果)更一致,也即该算法的评价结果更接近图像的实际视觉感知质量.     

基于正则化方向失真的压缩图像质量评价

图像质量评价是图像和视频处理系统中的基本算法。该文在分析人眼视觉系统对图像感知特点的基础上,结合二维图像的几何本征特征研究,提出了一种新型的基于图像正则化方向失真的完全参考质量评价算法。该方法计算简单,物理意义明确。仿真试验结果表明,该方法符合人眼视觉系统特性,所得到的图像质量客观评价结果与主观评价结果之间具有更好的一致性。     

基于双目信息融合的立体图像质量评价模型

根据人类视觉系统(Human Visual System,HVS)中双目视觉信息处理的过程,结合一系列图像特征,提出一种基于双目信息融合的立体图像质量评价模型。该模型通过复小波变换模拟HVS对立体图像的融合过程。提取结构活跃度(Structural Activity,SA)以及相位一致性(Phase Congruency,PC)作为图像特征。最后通过度量融合图像特征的改变程度获得立体图像客观质量。采用本文所提出的客观评价模型对立体图像数据库进行评价,其线性相关系数值在0.92以上,均方根误差值接近6,异常值比率值为0%。实验结果表明,该模型符合人眼视觉特性,能够很好地预测立体图像质量。     

交互信息加权的红外与可见光图像融合评价方法

红外与可见光图像融合质量评价问题的研究是其图像融合中一项重要而且急需解决的工作。综合考虑人眼的视觉特性及源图像和融合图像的边缘信息,在无标准参考图像条件下,提出一种基于交互信息加权的改进结构相似度和边缘信息保留值的图像融合质量评价指标。通过对红外与可见光图像采用不同融合算法进行的质量评价结果分析表明,评价结果与人眼主观相一致,是一种有效的图像融合质量评价方法。     

基于小波分解的融合图像评价方法

本文提出了一种新的基于小波多尺度分解的图像质量评价方法,其基本思想是首先对源图像和融合图像进行小波多尺度分解;其次,在小波域计算源图像与融合图像的相关性;最后根据小波系数的重要性进行加权得出评价指数。仿真表明:该方法的算法简单,计算量小,评价结果符合人眼的视觉特性,可用于多传感器图像融合效果评价。     

针对对比度变化的图像质量评价方法

由于对比度变化容易引入图像亮度和色彩等失真,本文提出了一种面向对比度变化的图像质量评价方法CCIQA。所提方法先将图像进行亮度和色度分离,再分别根据亮度强度变化和明暗对比度变化提取亮度失真因子和根据色度相似性提取色度失真因子,接着依照基于亮度强度的权重图进行融合并计算得到最终图像质量评价分数。所提CCIQA方法在4个常用的数据库,TID2008,TID2013,CID2013和CCID2014进行广泛测试。实验结果表明所提CCIQA算法符合人眼视觉对对比度变化的主观感知,且算法性能优于多个最新图像质量评价方法。      

一种基于HWD结构相似的图像质量评价方法

针对传统图像质量评价方法峰值信噪比PSNR和结构相似度SSIM没有充分考虑人眼视觉特性,所得结果有时并不能与人眼的视觉所感知到的实际质量一致的问题,通过对图像结构相似度和人眼视觉系统的研究,文中提出了一种新的基于HWD结构相似的图像质量评价方法。首先对图像进行Hybrid Wavelets and Directional Filter Banks(HWD)分解,提取图像不同频带不同方向上的信息,然后计算各子带结构相似度,最后综合人眼视觉特性的CSF得到图像质量评价值。实验结果表明文中方法相比峰值信噪比PSNR、结构相似度SSIM算法具有更高的准确性和良好的相关性,可以更好的评价图像质量。     

基于频率、空间和方向的图像质量评估

将空间域图像质量评价方法结构相似度SSIM推广到HWD变换域,结合人眼视觉倾斜效应和粒子群优化算法,提出一种新的图像质量评价测度。将SSIM直接用于各HWD分解频带,用频带相关性图加权各频带的结构相似度得到局部质量,然后对不同方向的局部质量求加权和得到整幅图像的结构相似度。实验结果表明,该测度与主观感知有较好的一致性,能准确地反映人眼对图像的视觉感知。     

电子稳像中稳像质量评价方法研究

在使用电子稳像算法对抖动视频序列进行稳像后,如何对稳定后的图像序列进行评估,目前尚未有一个统一的评价标准。对目前常用的主、客观稳像图像评价方法进行介绍分析,考虑不同的场景使用不同的评价方法。分析人眼视觉特性,认为结合人眼视觉特性的评价方法能较为全面客观的反映稳像图像质量是未来图像质量评价的发展方向。为进一步研究稳像图像质量评价提供理论基础。     

基于视觉感知特性的红外图像质量评价方法

根据红外成像特点,设计了一种基于视觉感知特性的红外图像质量评价算法。该算法结合人眼视觉和红外图像的结构信息对图像的失真程度进行描述,通过提取图像的边缘特征、对比度特征,然后利用视觉显著模型对特征进行差异融合,从而实现对红外失真图像的质量评测。实现结果表明,本文方法可对失真红外图像进行有效评价,与传统方法相较,此评价指标与人眼主观感知更一致。     

基于人眼失真敏感度的图像质量评价算法研究

人眼作为图像的最终观测者,对图像失真的敏感度会随着图像纹理的变化而变化。根据人眼视觉系统的这一特性,将图像的纹理信息引入到图像质量计算中,提出了一种基于人眼失真敏感度的结构相似度算法(DS-SSIM)。通过对LIVE DATABASE中5种失真类型共779张失真图像的仿真实验得出,相比PSNR,SSIM,ESSIM等算法,DS-SSIM算法的评价结果与人为主观评分具有更高的一致性,更加符合人眼视觉特性。     

基于剪切波变换的光场图像质量评价方法

光场成像作为新一代成像技术可采集更丰富的视觉信息,但在其各个处理过程中都会引入失真导致光场图像主观质量的下降,因此需要设计与人类视觉系统(Human Visual System,HVS)保持一致的客观评价方法以自动评价光场图像的质量。本文提出了一种基于剪切波变换的光场图像全参考质量评价方法。首先,为了同时考虑光场的空间域和角度域失真,分别在光场视图和极平面图(Epipolar Plane Image,EPI)上提取特征。其次,在光场视图上进行剪切波变换后,分别提取局部相似性特征和全局统计特征。然后,在EPI上分别提取局部相似性特征和全局方向统计特征。最后,采用随机森林对以上特征进行池化得到最终质量预测值。在密集光场图像数据库中进行测试的实验结果表明,所提出方法优于现有的图像质量评价指标,与主观视觉评价结果的一致性较高。     

基于多尺度边缘结构相似性的图像质量评价

基于结构相似度(SSIM)的图像质量评价方法是从视觉区域提取图像的结构性信息,但在评价模糊较严重的图像时存在其局限性,因此本文将图像边缘和SSIM相结合,提出了基于多尺度边缘结构相似度(MESS)的图像质量评价方法。实验结果表明,由于MESS考虑了边缘信息对于人眼感知结构信息的重要性,评价结果比SSIM更加符合人眼视觉感知特性。     

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。     

基于视觉感知和零水印的部分参考立体图像质量评价模型

通过分析人类视觉系统的纹理方向特性和立体感知特性,并结合数字水印的半脆弱性和支持向量回归(Support Vector Regression, SVR)的泛化学习能力,该文提出一种基于视觉感知和零水印的部分参考立体图像质量客观评价模型。该模型利用立体图像左右视点经小波分解后在同一空间频率的水平和垂直方向子带系数关系构造反映图像纹理方向特征的视点零水印,同时,利用左右视点视差值与自适应阈值的大小关系构造反映立体感质量的视差零水印,然后利用SVR来学习两类零水印恢复率(视觉加权视点零水印恢复率和视差零水印恢复率)与主观评价值的关系,最后用训练好的SVR完成立体图像质量预测。实验结果表明该模型符合人眼视觉特性,所得到的客观评价值与主观评价值具有较好的一致性。     

航空图像质量判别技术

航空摄影是遥感和军事侦察的主要信息源,航空图像质量的好坏直接决定着所获取信息的充分性和准确性。随着图像质量判别技术在图像处理领域的广泛应用,航空图像质量判别技术也引起了广泛的关注。本文首先提出影响图像质量的主要因素,并简要阐述了目前航空及其它相关领域常用的图像质量判别方法,最后介绍了人眼的视觉生理和心理特性,指出将人眼视觉特性(HVS)引入图像质量判别的发展趋势。