一种基于人眼视觉特性的图像压缩方法

在讨论图像的二维变换的基础上,充分利用小波变换后各子带系数对重建图像的重要程度和人眼的视特性,引入了小波包的思想,并在随后的量化过程中,根据不同的频率带和不同的方向,给出不同的比特,然后由经验熵计算出相应的量化阈值。实验结果表明,该方法算法简单实用,压缩效果比较好。     

视频帧组与其残差帧组交替的3D-DWT-SPIHT压缩编码方法研究

提出一种改进的方法,它采用视频帧组与残差帧组交替来进行三维小波变换,减少视频帧组内的帧数、时间延迟和存储空间,同时在时间轴上采用两种小波基相结合的方法,提高了压缩效率和解码图像的质量;尤其是对背景复杂的视频序列有较好的效果．实验结果表明本文方法在相同条件下比现有方法的PSNR平均提高约1dB,在内存减小近一半时仍有所提高．     

基于人眼视觉的小波域结构相似性图像质量客观评价方法

针对空域结构相似性评价方法在几何失真图像及噪声污染图像的质量评价中存在的不足,在考虑人眼视觉特性前提下,研究了一种基于人眼视觉的小波域结构相似度的图像质量评价方法(WDSSIM),该方法首先将参考图像和失真图像进行小波变换,以获取不同尺度和频带的子带图像,并根据人眼视觉JND模型,获取人眼视觉对参考图像的带间敏感度和各子带的带内敏感度;然后,以带内敏感度因子为权值分别求取参考图像和失真图像同一尺度和频带的子带图像之间的结构相似度;最后,以带间敏感度因子为权值对各子带对的结构相似度进行加权归一化,获得整幅图像的结构相似度.     

基于人眼视觉特性的ROI渐进编码算法

一般基于感兴趣区域(ROI)的图像编码算法都没有充分考虑人眼视觉特性,在分析了JPEG2000中感兴趣区域编码的优缺点后,利用小波变换的特点并结合人眼视觉的掩蔽效应,提出了一种改进的ROI图像编码算法。首先将图像小波域中的所有低频系数进行移位处理,而对于小波域中的高频系数,仅对其属于ROI区域的系数进行移位处理,再利用等级树集合分割(SPIHT)算法进行编码传输。仿真实验证明了该算法比原有算法的图像主观质量更好。     

基于分块三维小波变换的视频图像序列编码方法的研究

该文给出了一种基于分块三维小波变换的视频图像序列编码方法。将视频图像序列中表示帧序的t坐标代换成z坐标后,可把一视频图像序列看成是三维空间中的体。将视频图像序列分成子块后,仿照二维图像小波变换的方法,将它作三维小波变换。变换后的图像能量主要集中于低频波段,这些波段对该视频图像序列的视觉效果影响最大。将不同波段按不同的精度量化并进行熵编码,可以达到去除帧内和帧间冗余、压缩数据的目的。试验表明,使用这种方法可以达到较好的压缩效果。此方法直观,速度也比较快。     

基于人眼对比度敏感视觉特性的图像质量评价方法

结合传统采用的均方误差和峰值信噪比评价灰度图像质量的统计方法和色差描述彩色图像差异的特点,提出了一种基于人眼视觉特性的色差均方误差和色差峰值信噪比统计参数的评价彩色图像质量的方法,并通过实验进行了验证。实验结果与德克萨斯大学奥斯汀分校的LIVE图像库中的图像主观评价结果基本符合,表明所提出的方法不仅从统计意义上有效地反映了局部甚至像点间的差别,而且由于该统计方法同时考虑了人眼视觉特性,提高了客观评价与主观评价的一致性。     

基于小波频带划分及CSF特性的图像质量评价方法

文章在人眼视觉系统(HVS)的基础上,利用小波变换频带划分的原理,提出了一种新的图像质量评价方法.此方法把小波变换后不同方向频带划分特性与HVS中对比敏感函数(CSF)曲线的带通特性有机地结合起来,得到一种新的图像质量评价指标--人眼视觉信噪比(HVSNR).最后,通过试验证明了这种新的评价指标比传统的峰值信噪比(PSNR)更加接近人们的主观视觉感受.     

基于人眼视觉特性的混合滤波算法

为了有效地滤除混合噪声,本文提出了一种基于人眼视觉特性的混合滤波算法。该方法首先采用基于人眼视觉特性的噪声敏感系数作为阈值来确定脉冲噪声点,对检测出脉冲噪声点采用自适应窗口大小的迭代中值滤波进行滤波,而对于含有高斯噪声的像素点则采用一种保护细节的改进的自适应模糊滤波器进行处理。该算法与标准滤波方法及其它改进混合滤波算法相比,具有更好的滤波性能。     

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.     

基于整数小波变换和人眼视觉系统的可逆水印算法

提出了一种基于整数小波变换和人眼视觉系统的可逆水印算法.首先将宿主图像分块,结合人眼视觉系统计算出每块的视觉熵和边熵之和并进行排序,从而选择出合适的块进行水印信息的嵌入,并对选中的块进行整数小波变换,将水印嵌入到中低频子带的最低有效位上.实验结果表明,该算法完全可逆,并且方法简单,易于操作,具有可行性.     

一种基于DCT系数重组的降参考3D视频质量评价方法

针对3D视频质量评价,提出了一种基于离散余弦变 换(DCT)系数重组的降参考质量评价方法。方法主要 包括4D数据集构造、DCT变换与重组和降参考(RR)质量评价3个阶段。在4D数据集构造阶段 ,通过联合视 频的空间域、视点域和时间域信息构造包含3D视频全部信息的4D数据集;在DCT变换与重 组阶段,首 先对数据集进行DCT变换,然后筛选复杂度较高的DCT系数进行重组,得到能够表征3D视 频质量的重 组系数集;在RR质量评价阶段,首先采用广义高斯分布(GGD)函数对重组后DCT系数集的每 个子带进行建模, 然后利用系数距离函数和频率比距离函数评估3D视频质量。实验结果表明,本文提出的方 法与主观评价结果有较好的相关性,符合人类视觉系统(HVS)。     

基于3D混合树和视觉特性的视频可分级编码算法

分析了视频数据的3D小波系数分布特性,提出了一种基于混合3D树型结构和HVS特性的视频可分级编码算法.首先,依据小波低、高频系数的自相关性,确定相应的树型结构来扫描和处理时间维上的低、高频系数,明显减少了用于定位重要系数的同步信息;其次,依据人类视觉系统对各频率子带敏感程度的不同,对各子带系数进行加权,使得重构视频的重要系数得以排在码流前端,从而在很大程度上提高了中低码率下视频的重构质量.对多种标准测试视频的仿真实验验证了本文算法的有效性,与非对称树型结构编码方案和单一时空方向树结构方案相比,该算法解码图像的Y、U和V 3个分量的均峰值信噪比分别高出0.65dB、1.75dB、1.77dB和0.23dB、2.11dB、1.72dB.此外,算法有效抑制了振铃效应,并获得了更好的主观效果.     

极端学习四元数小波特征的立体图像质量评价

为了有效、实时地对各种类型失真立体图像质量 进行评价,提出了一种基于极端学习(ELM) 和四元数小波交换(QWT)的无参考(NR)立体图像质量评价方法。首先利用SSI M密度立体匹 配模型生成相关的视差图、差异度可信图和右视图差异补偿图3D映射图;然后分别对左右视 图、视差图和差异度可信图进行 QWT,计算图像QWT第3相位系数相位幅值加权标准差和能量;再计算右视图 差异补偿图统 计特征熵和中值;最后将所提取的所有特征输入到基于核映射ELM 学习,预测失真立体图像 质量。在LIVE 3D图像质量评价数据库上的实验结果表明,本方法与人类主观质量评分具有较好的一致性 。在LIVE 3D图 像质量库I(Phase I)和库II(Phase II)上的斯皮尔曼相关系数(SROCC) 分别达到0.926和0.914     

Hierarchical content importance-based video quality assessment for HEVC encoded videos transmitted over LTE networks

To improve the accuracy of assessment, many previous works take into account the video content. However, these previous works just only consider the video content, but do not consider the location and importance of the degraded content. Thus, this paper takes into account not only the video content, but also the location and importance of the degraded content, and proposes a hierarchical content importance-based video quality assessment. Firstly, we propose to use the hierarchical content importance-based frame degradation rate (HFDR) metric to quantify the importance of degraded content hierarchically. Secondly, we propose to use the intra random access point (IRAP) loss rate (ILR) metric to quantify the impact of IRAP. Finally, the proposed HFDR metric and ILR metric are subsequently used to develop an objective video quality assessment model. The experimental results show that the predicted mean opinion score (MOS) of the proposed method highly correlates with the actual MOS.