无参考混合失真图像质量评价方法

目的为了解决图像在实际处理过程中产生混合失真的情况,研究无参考混合失真图像质量评价方法。方法首先利用空域-频域信息熵和奇异值建立无参考混合失真图像失真类型判别模型,然后再根据不同的混合失真类型,分别提取多维空间统计特征、奇异值改变量和空域-频域信息熵等3种不同的图像信息特征,建立无参考混合失真图像质量评价模型,并选取最佳无参考图像质量评价(NR-IQA)模型得到分数。结果该方法能100%判别混合失真类型,对于模糊噪声、模糊压缩混合失真在LIVE混合失真图像数据库(LIVEMD)上的斯皮尔曼等级相关系数(SROCC)最高分别能达到0.9874和0.9916,具有很好的主观一致性。结论实验结果表明,该无参考混合失真图像质量评价方法与人眼视觉感知具有很好的主观一致性。     

基于亮度阈值效应的无参考图像质量评价方法

目的图像质量的优劣不仅与失真有关,同时与亮度图像的质量有关,而无参考图像质量评价中未考虑到亮度图像的质量对图像整体质量评价的影响,因此引入亮度阈值效应对其亮度图像的质量进行量化评价。方法在BRISQUE算法的基础上进行改进,以快速衰落失真为例,在调整亮度后获取的50幅图像库中进行实验,将失真图像分层为入射分量和反射分量,对入射分量(亮度图像)采用亮度阈值算法,反射分量(反射图像)采用BRISQUE算法,提出一种新的无参考图像质量评价方法。结果文中算法的皮尔逊相关系数(PCC)为0.9982,斯皮尔曼秩相关系数(SROCC)为0.9741。结论由实验数据可知,文中算法在人眼视觉的主观评价上相较于BRISQUE算法有更好的一致性,符合人眼的视觉感知。     

基于人眼视觉的无参考彩色图像质量评价方法

目的研究如何自动评价相机拍摄图像的质量问题,针对其可能存在的失真类型特点,提出基于人眼视觉的无参考彩色自然图像质量评价方法。方法利用颜色恒常性和人眼视觉掩盖效应,分别计算色偏和模糊程度,并对相机拍摄图像进行测试;利用佳能EOS700D相机拍摄图像,对可能出现的失真进行组合测试,并与主流评价模糊图像的算法如G-SSIM,GSIM及色偏评价方法进行比较。结果实验发现,综合评价指标计算值与图像质量人眼评价值成反比;图像质量越差,综合评价指标计算值越高。结论无参考彩色自然图像质量评价方法,适合相机拍摄图像的无参考图像质量评价,可以开发集成到相机的辅助功能中。     

基于空-频域印刷混合失真无参考质量评价

目的为了解决数字印刷模糊混合失真图像质量评价算法与人眼视觉主观评价一致性较低的问题。方法基于SSEQ算法思想在空间域和频率域中提取混合失真图像的信息熵、亮度方差、频域熵以及高频系数奇异值改变量关键特征,利用支持向量机训练构建印刷模糊混合失真图像的无参考评价模型。结果客观验证了25幅图像,算法客观计算得分与主观评价得分的SROCC系数为0.94,PLCC系数为0.93,主客观一致性较高。结论所提算法与人眼视觉感知具有很好的主观一致性,可以用于图像等印刷品的质量客观评价。     

基于码书的雾天图像质量评价方法研究

近年来,无参考图像质量评价发展迅速,但是对雾天图像质量进行评价的无参考算法还鲜有报道。该文提出了一种基于码书的无参考雾天图像质量评价算法。目的是使该方法评价雾天图像质量的结果与人类主观感知相一致。寻找能反映雾天图像质量的特征,运用这些特征构建码书,然后用码书对训练图像进行编码得到训练图像的特征向量,最后用这些向量与训练图像的主观评分进行回归得到雾天图像质量评价模型。该方法在仿真的雾天图像库中进行了测试,结果表明：Pearson线性相关系数和Spearman等级相关系数值都在0.99以上。并与经典的无参考算法NIQE和CONIA方法进行了比较,优于这些算法,能够很好地预测人对雾天图像的主观感知。     

影片数字化修复图像质量评价方法(上)

本文主要是针对评价影片数字化修复的图像质量进行研究,文中回顾了影片损伤对影片质量的影响,以及针对修复图像质量评价的一些方法、一些图像质量检测指标进行了介绍,并对颜色褪色量化进行了一定的讨论。     

基于视觉显著性和感知相似性的全参考图像质量评价方法

目的 图像质量评价（IQA）旨在使用计算模型自动衡量和评价图像质量,以代替人类视觉系统的主观意见,并应用到相关实际问题中。方法 首先将参考图像与失真图像进行输入,使用视觉显著性模型计算图像局部相似度的特征映射,并在质量得分池化阶段作为加权函数,同时,针对视觉显著性图作为单一特征映射的不足,增加了梯度幅度,然后将图像进行颜色空间的转化提取颜色特征,最后分配相应的权重来计算图像相似度。结果 在4个大型数据集上的对比测试显示,在保持适度计算复杂度的同时,VSPSI相比其他有代表性的模型在预测精度上得到了一定的提升,特别是在TID2013数据集上的SROCC达到了0.9055。结论 研究结果表明,VSPSI是一个性能优良的IQA方法,在不同数据集和不同失真类型中都有良好的表现,具有较强的鲁棒性,可胜任多类失真图像的客观质量评价,同时可通过优化视觉显著性模型进一步提升VSPSI的性能。     

中国非遗产品设计的研究现状与发展趋势

目的 对中国非遗产品设计的研究现状与发展态势进行图谱化和定量式的分析,以期探索优化非遗产品设计方案创新与实践。方法 基于中国知网(CNKI)学术期刊论文作为文献数据来源,借助CiteSpace软件文献计量方法,对近20年来“国内非遗产品设计”研究主题的文献发文量、作者合作、机构合作、研究热点、研究现状、发展趋势6个方面内容进行可视化深度分析。结论 CiteSpace知识图谱分析发现,国内学术界持续关注的“非遗产品设计”研究热点集中于文创产品、产品设计、非遗文化、乡村振兴、非遗传承、创新6个研究方向,且主要围绕“非遗保护与开放的平衡关系”“非遗与文化创新融合”“振兴非遗手工艺产业发展”“高校双创人才培养机制”4个主题展开。建议加强国内学者和机构间的合作与沟通,在已有研究热点基础上进一步探索与拓展非遗创新领域深度和广度,达到非遗产品设计理论研究深化、案例借鉴和定量方法创新的目的。     

数字加网图像质量评价方法的研究

针对数字加网图像质量的评价方法进行了综述,阐述了各种评价方法的原理,分析其优点和局限性,并在此基础上,展望了数字加网图像质量评价方法的发展趋势.     

基于颜色计算显著特征的彩色图像质量评价方法

目的从颜色这个角度研究新的全参考图像质量评价方法。方法首先在Lab色空间内基于颜色信息提取2个图像特征,即颜色和对比度特征。然后将颜色特征和图像梯度相结合,对比度特征和图像局部范围相结合,分别提出不同的图像质量评估方法。结果采用该领域内4种常用的参数来评估文中算法和14种其他经典算法的表现,结果显示文中提出的2种基于图像彩色信息的算法总体上优于其他算法。结论从颜色计算显著特征出发来研究图像质量评价方法是一个有效的途径。     

面向印刷质量控制的元学习盲图像质量评价方法

目的 为了更好地检测印刷图文复制效果,提高生产效率,提出一种针对图像复杂失真和内容变化的元学习盲图像质量评价模型.方法 首先在元训练部分,通过ResNet50网络获取多个失真数据集的共有失真先验知识;然后在元测试部分,融合ResNet50的多层次特征,实现对图像局部失真和全局失真的完整描述;最后通过特征降维、融合获得多层次特征的权值,建立图像质量评价网络模型.结果 模型在真实失真数据集LIVEC上SRCC达到0.87以及在合成失真数据集LIVE上SRCC达到0.97,且模型的预测性能和泛化性能都要优于其他算法.结论 所提出的元学习盲图像评价方法能够准确预测不同类型图像质量分数,可为印刷图像质量评价和印刷生产控制提供一定指导.     

基于结构相似度的彩色图像质量评价算法

目的研究在Matlab中度量彩色图像之间结构相似度的评价算法,用以评估彩色图像的质量。方法以灰度图像的结构相似度评价模型(SSIM)为基础,在Matlab中将以RGB色空间存储的彩色图像转换到亮度信息和色彩信息分别度量的YUV色彩空间中,设计算法度量彩色图像之间的亮度比较值、对比度比较值和结构比较值,综合三部分后可得彩色图像之间的结构相似度。结果实验结果表明,利用彩色结构相似度算法可以计算彩色图像与参考图像之间的相似度数值,用作质量评价,且其评价结果与人类视觉感知评价(即主观评价)结果保持一致。结论该方法可作为一种新型的彩色图像质量评价准则。     

图像纹理分析在彩色印刷品质量检测中的应用研究

图像处理技术为彩色印刷品的缺陷检测提供了一种新的途径.将图像的纹理分析应用于缺陷检测过程,比较标准图像和待检图像的纹理特征参数就可以分析待检图像细微层次方面的质量,从而检测出印刷缺陷.实验表明,这种缺陷检测方法精度和效率高,满足精细彩色印刷品的要求.     

基于小波图像融合的非对称失真立体图像质量评价方法

通过研究非对称失真立体图像人眼视觉感知特性,提出了一种基于小波图像融合的非对称失真立体图像质量客观评价方法.首先,采用固定尺寸块匹配方法得到原始立体图像块视差值,接着,根据该视差值的大小,同时结合非对称失真立体图像视觉感知特性,对匹配块进行小波融合得到原始融合图像和失真融合图像.最后,通过计算原始融合图像和失真融合图像...     

遥感图像客观质量评价方法研究

为分析图像压缩过程对遥感图像质量的影响,从遥感图像构像质量和几何质量两个方面探讨了遥感图像客观质量评价方法,并改进一种基于Harris角点检测算法的亚像素级角点检测算法。采用JPEG2000、SPIHT两种算法分别对这些评价方法进行验证。实验表明：为满足人眼视觉观察能分辨图像细节的要求,遥感图像压缩比不宜超过16倍,为使压缩后图像满足计算机视觉应用,图像压缩比不宜超过8倍。