基于小波域加权结构相似度的SAR干扰效果评估

本文根据结构相似度指标以及人眼视觉系统(HVS)特性,提出了一种合成孔径雷达(SAR)干扰效果评估方法.该方法在小波域内计算每个子频带的结构相似度(SSIM),并且根据HVS的对比敏感度函数(CSF),对各个子频带的结构相似度进行加权,最终获得小波域加权的结构相似度(WWSSIM)评估指标.通过计算机仿真证明:该评估指标不仅能够衡鼍干扰对图像的扰动量,而且比传统的能更好地反映人眼对图像质量的主观感受,还能反映干扰能量在图像不同位置分布时图像的信息损失量.     

结合分层视觉特征和结构相似度的SAR干扰效果评估方法

提出了一种结合分层视觉特征和结构相似度的SAR干扰效果评估方法。该方法以结构相似度为基础,通过视觉纹理特征模型对结构相似度进行修正。利用小波变换模型模拟人类视觉的多层处理机理,结合视觉敏感性模型得到SAR干扰效果的评估参数。通过与SSIM-V方法和SSIM-T方法对比实验可知,该方法在CC、RMSE、SROCC和OR等指标上都具有更优秀的干扰效果评估能力,在SAR干扰效果评估领域具有较大的应用前景。     

基于梯度信息的图像质量评判方法的研究

图像质量客观评判标准广泛应用于图像处理中,基于人眼视觉系统的客观评判方法一直是图像处理领域的研究热点.最近,Zhou Wang等人提出了基于结构信息的评判方法—结构相似度(SSIM),它的理论基础是人眼视觉系统能高度自适应地提取场景中的结构信息.SSIM方法简单、评判性能优于PSNR(或MSE).但随着研究的深入,我们发现SSIM算法存在着一些问题,特别是不能很好地评判模糊失真类的图像.本文提出两种基于梯度信息的图像质量评判方法—基于梯度的结构相似度(GSSIM)和基于边缘的结构相似度(ESSIM).实验结果表明,GSSIM能更好地符合人眼视觉系统特性,而ESSIM对于模糊图像则取得了最好的评判效果.     

符合HVS特性的相关系数SAR干扰效果评估方法

该文提出了一种符合人眼视觉系统特性的合成孔径雷达干扰效果评估方法。该方法根据人眼视觉系统的对比敏感度函数,以及小波变换与人类视觉系统的多通道特性相匹配的特点,求取被干扰图像与原始图像之间在各子频带内小波分解系数的相关系数,最后通过非线性合并获得总的评价量小波加权相关系数。实验结果表明,该评估指标不仅能正确反映出SAR图像降质与干扰能量之间的关系,而且比传统的评估指标能更好地保持与人的主观感受一致。     

基于图像特征相关度的激光干扰卫星效果评估

针对激光干扰光学成像卫星效果难以评估的问题,借鉴图像处理相关理论,将干扰前后卫星图像特征相关度作为评估指标,并采用HVS(人眼视觉系统)对指标进行修正,利用基于一致相邻度熵权的综合赋权方法,建立激光干扰效果综合评估模型。运用模型对受激光干扰条件下的卫星图像进行评估,得到的结论既能客观地反映激光干扰的实际效果,又能与人的主观感受保持较好的一致性,验证了模型在激光干扰光学成像卫星效果评估方面的适用性和科学性。     

基于视觉加权处理的SAR干扰效果评估

传统SAR图像质量评价指标没有考虑像素点间的相关性和人眼视觉系统感知特性,导致主客观不一致的现象时有发生.鉴于此,提出了一种新的评估方法.该方法将对比度敏感度作为主客观评价的链接纽带,利用小波变换与人类视觉系统多通道特性相匹配的特点,对目标图像进行多级小波分解,由分解后的各小波分量提取各频段相应的传统评估指标,然后将其与各频段加权系数进行非线性合并,并以此作为综合评价的度量指标.仿真实验结果表明,新方法较之传统评估手段明显更具优势,不仅能够反映出干扰对图像细节的影响,而且能够与人类视觉系统保持高度一致,提升了整套评估系统的效率和准确率.     

激光干扰对CCD成像系统目标检测性能的影响

分析成像系统的工作过程及常用检测算法,针对激光干扰图像的特点,结合背景杂波的量化方法,提出基于目标背景结构相似度与平方和根的图像尺度。该尺度利用结构相似度在成像检测方面以及平方和根尺度在目标局部对比度方面的优点,适用于激光干扰后检测算法性能的评估。激光视场内干扰与视场外干扰的实验显示:激光干扰使得Otsu算法的分割精度受到较大影响;对于相关检测算法,激光干扰会使相关曲面出现较大的波动,增大了虚警概率。研究结果表明:该尺度能够较好地反映激光干扰图像对于CCD成像检测算法性能的影响,初步验证了尺度的有效性。     

基于特征点分布特性的激光干扰效果评估算法

激光主动成像系统通常用于区域监视和目标识别,但其上的光电成像探测器容易受到激光干扰,进而导致目标识别误差甚至目标丢失。因此,从目标识别特征的失效程度出发,研究激光干扰效果评估具有重要意义。提出了一种特征点相似度(FPSIM)评估算法,利用加速分割测试特征(FAST)算法提取原始图像和干扰图像的特征点,然后通过特征点匹配得到目标区域,在目标区域位置计算它们的特征点保持度和稳定度,提取原始图像特征点的位置,并在两幅图像中对应相同位置处比较它们的局部亮度和对比度失真度,再将特征点保持度、稳定度和亮度、对比度失真度相乘得到归一化的FPSIM。利用激光主动成像系统对设定目标进行照明成像实验,采集了不同干扰功率、不同背景强度和光斑位置的干扰图像。使用提出的FPSIM算法对获得的激光干扰图像进行评估,结果证明FPSIM能够客观反映图像在目标识别过程中特征点的变化情况,通过与归一化均方误差(NMSE)及结构相似度(SSIM)方法对比,FPSIM算法对不同程度的激光干扰图像都给出了合理的评估结果,其评价结果更符合主观视觉感受,并且能够指导激光主动成像识别系统的防护与应用。     

对SAR干扰效果的评估方法

干扰效果是衡量干扰模式有效性以及雷达干扰设备性能的一项重要综合性指标。干扰效果评估对电子对抗设备的研制、试验乃至实战都十分重要。首先将现有评估方法划分为主观评估方法和客观评估方法两类,其中后者主要包括基于SAR图像质量指标的评估方法、基于目标检测概率的评估方法及基于信息熵的评估方法;其次简单介绍了主客观评估方法的具体实现步骤;最后提出了一种组合与优选的评估方法。经过一系列的仿真验证,该方法不仅能够有效地避免单一评估方法的局限性,而且还兼顾了主客观联合评估的优势,极大地丰富了SAR干扰评估的手段。     

基于运动和视差信息的立体视频质量客观评价

在研究人类 立体视觉特性及现有立体图像/视频质量评价算法的基础上,提出了一种基于运动信息和视 差信息的立 体视频质量的客观评价方法。方法包括视频质量评价(VQA)和视频立体感评价(VSSA)两个指 标,其中VQA的估计基于梯度的结构相似度(GSSIM) 算法,并充分考虑了帧内的亮度信息和结构信息、帧间运动信息以及人眼的感知特性对视频 质量的影响, 特别是根据人类的视觉特性,对左右视点的质量赋予了不同的权重;VSSA的估计 是通过计算参考 视频的绝对差值图和降质视频的绝对差值图之间的峰值信噪比(PSNR)而得到。实验结果表明,本文方法对基于H.264 编码的失真视频的评价结果与主观测试有较高的一致性,很好地体现人眼的视觉特性。     

基于边缘结构相似性的视频质量客观评价

在视频图像质量客观评价方法中,基于结构相似度(SSIM)模型算法由于具有对像素偏移不敏感、计算简单等特点,应用较为广泛.但SSIM模型的缺点是不能较好地评价严重模糊的受损图像.因此,提出了一种基于边缘结构相似度(ESSIM)的视频图像质量评价方法,将边缘梯度提取作为图像的主要结构信息.实验结果表明,ESSIM模型比SS...     

基于三维特征和结构相似度的图像质量评价方法

分析了人眼视觉特性、双眼视差异信息等三维特征,将立体视觉与图像的结构相似度(SSIM)相结合,提出了一种新的立体图像质量评价方法。该方法考虑了立体图像的亮度、纹理细节和空间位置等因素对人感知立体效果的影响,利用加权平均结构相似性(WMSS)联合统计学方法得到评价初值,用包含三维景物深度信息的双眼视差信息进行修正,作为立体图像质量的评价结果。实验表明,该方法符合人眼视觉特性,与主观评价(MOS)的一致性较好。     

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。     

基于图像分析的光学伪装效果评价方法研究

传统的伪装评价方法受到很多条件的限制,需要客观定量反映伪装效果的评价方法.基于量化颜色直方图对伪装方案与实际背景的颜色相似度进行定量评价,利用灰度共生矩阵和小波变换方法计算伪装与背景的纹理相似度.该评价方法不仅能表示伪装与背景的颜色和纹理相似程度,还能反映不同观察距离上伪装与背景的纹理相似度.     

可见光与红外图像结构组双稀疏融合方法研究

传统的可见光与红外稀疏表示融合方法,采用图像块构造解析字典或者学习字典,利用字典的原子表征图像的显著特征。这类方法存在两个问题,一是没有考虑图像块与块之间的联系,二是字典的适应能力不够并且复杂度高。针对这两个问题,本文提出可见光与红外图像结构组双稀疏融合方法。该方法首先利用图像的非局部相似性,将图像块构建成图像相似结构组,然后对图像相似结构组进行字典训练,采用双稀疏分解模型,有效结合解析字典和学习字典的优势,降低了字典训练的复杂度,得到的结构字典更加灵活,适应性提高。该方法能够有效提高红外与可见光融合图像的视觉效果,经对比实验分析,在主观和客观评价上都优于传统的稀疏表示融合方法。     

基于CSF和梯度相似度的红外图像质量评价

针对传统的峰值信噪比及常用的结构相似度等图像质量评价方法对人视觉特点考虑的不足,提出了一种基于CSF(对比敏感度函数)和梯度相似度的红外图像质量评价方法。该方法在结构相似度方法的基础上,采用Sobel掩模算子计算图像的梯度幅值对其改进,利用对比度敏感函数赋予图像块以相应权值,最后加权得到整幅图像的评价值。从实验结果可看出,所提方法与传统方法相比与主观评价的一致性更高。     

船舶辐射噪声信号相似度评估方法研究

船舶辐射噪声的信号相似度评估结果,可为噪声信号来源判定、仿真信号置信度评价等应用提供一种判断依据。提出一种船舶辐射噪声的信号相似度评估方法,综合了船舶辐射噪声信号的听觉、连续谱、线谱和调制谱特征,针对每一特征选择了具体指标参数和特征相似度的计算方法,然后在各特征相似度基础上实现船舶辐射噪声信号之间总体相似度的计算。利用实测船舶辐射噪声信号进行了数据试验,并给出了详细的评估和数据分析过程。试验结果表明,采用该方法得出的相似度评估数据,与船舶辐射噪声信号的实际相似情况一致,且数值区间的可分性好,因而具有较高的可信度。      

综合相似性在红外目标隐身效果评估中的应用

对于单张红外图像进行隐身效果评估,需要考虑像素点间反映的图像相似特征信息,而单一的相似性度量方法不能够全面准确地反映红外图像间相似性。在对单张红外图像均等分块的基础上,综合考虑了基于图像灰度直方图法、方向梯度直方图特征法、结构相似度法和目标分类4种相似性度量方法的优点,利用主成分分析法确定不同相似性度量方法的权重值,提出了基于综合相似性度量的评估方法。通过各相似性度量方法间横向与纵向的对比,分析不同遮挡情况下目标与背景图像间每种相似性度量方法的平均值和标准差。结果表明:综合相似性度量能够更准确地反映图像间相似性信息,更有效地处理单张红外图像隐身效果评估问题。     

面向高光谱探测的伪装效果评价方法

20世纪80年代发展起来的高光谱成像技术能充分探测并利用地物的光谱信息,有着较强的伪装识别能力,而传统的伪装评价方法主要基于伪装和背景的空间特征,不适用于基于光谱特征的高光谱伪装探测技术。提出了一种面向高光谱探测的伪装效果评价方法。该方法以伪装目标和背景的光谱特征及光谱导数特征的综合相似度为评价指标,综合相似度值越大则说明伪装效果越好。同时通过实验评价了三种伪装材料的伪装效果,其中绿色棉质布料与背景综合相似度为0.976 6,伪装效果最佳。最后在高光谱图像分类技术基础上提出了错分率的概念,验证了评价方法的客观性。所提出的伪装评价方法对于面向高光谱探测的新型伪装材料的设计有一定的指导意义。     

A regional image fusion based on similarity characteristics

In this paper, we propose an image-driven regional fusion method based on a specific region partition strategy according to the redundant and complementary correlation of the input images. Different from the traditional regional fusion approaches dividing one or more input images, our final region map is generated from the similarity comparisons between source images. Inspired by the success of structural similarity index (SSIM), the similarity characteristics of source images are represented by luminance, contrast, and structure comparisons. To generate redundant and complementary regions, we over segment the SSIM map using watershed, and merge the small homogeneous regions with close correlation based on the similarity components. In accordance with the concentrated similarity of different regions, the fusion principles for special regions are constructed to combine the redundant or complementary property. In our method, the redundant and complementary regions of input images are distinguished effectively, which can aid in the sequent fusion process. Experimental results demonstrate that our approach achieve superior results in the different fusion applications. Compared with the existing work, the proposed approach outperforms in both visual presentation and objective evaluation.