基于张量域感知特征的无参考高动态范围图像质量评价

针对传统的无参考图像质量评价方法不能直接用于高动态范围(HDR)图像的质量评价问题,提出一种基于张量域感知特征的无参考HDR图像质量评价方法.首先通过张量分解得到同时含有亮度失真和色度失真的张量子带图;然后采用自回归(AR)模型来模拟人脑对张量子带图的感知预测,得到张量子带图的感知预测图像;最后采用AR系数表征HDR图像的张量域感知预测特征,结合张量子带图及其感知预测图的动态范围、亮区域占比的特征,使用支持向量回归模型进行回归映射得到图像的客观质量评价分数.在Nantes和EFPL这2个公开的HDR图像库上的实验结果表明,该方法与主观感知具有很好的一致性,评价指标SROCC和PLCC的值均超过0.93, RMSE分别为0.3047和0.3771.     

彩色视觉相似性图像评价方法

针对当前评价方法对彩色图像评价的不足,提出一种基于彩色视觉相似性的图像质量评价方法。首先通过把彩色图像转换到相对均匀的色空间（LAB2000HL）,再根据视觉空间响应特性分别使用亮度对比度敏感函数（CSF）和色度CSF进行调整,获得各维图像的结构相似性（M-SSIM）指数,最后综合考虑色空间各维信息对彩色视觉质量影响的权重,建立综合评价指标现实彩色图像的质量评价。实验中,利用图像数据TID2008进行测试,并通过Spearman 等级相关系数和Kendall等级相关系数分析评价结果与其视觉主观评价的一致性。实验结果表明,与其他图像质量方法比较,所提方法的评价结果与视觉主观评价具有较高的一致性。     

色外观匹配的高动态范围图像再现

针对高动态范围(high dynamic range,HDR)图像再现因观察条件变化引起的再现图像与源图像色外观不一致问题,提出一种色外观匹配的HDR图像再现算法.首先将HDR图像的色度和亮度信息分离,通过估计源场景观察条件,利用色外观模型(color appearance model,CAM)将HDR图像再现至显示环境,保持源场景的色度外观;然后针对亮度图像,根据直方图特征进行自适应分区,构造分段线性色阶调整函数,将显示亮度范围动态分配给不同的亮度分区,以增强图像感知对比度,并利用双边滤波技术提取图像细节信息进行细节补偿;最后,将处理后的彩色和非彩色信息合成,并对亮度压缩带来的色外观变化进行色度校正,得到与源HDR图像色外观一致的低动态范围(low dynamic range,LDR)再现图像.实验表明,新算法在色外观保持、动态范围压缩和细节表现上均优于传统算法.     

基于流形特征相似度的感知图像质量评价

图像质量评价（Image quality assessment, IQA）的目标是利用设计的计算模型得到与主观评价一致的结果,而人类视觉感知特性是感知图像质量评价的关键.大量研究发现,认知流形和拓扑连续性是人类感知的基础即人类感知局限在低维流形之上.基于图像低维流形特征分析,本文提出了基于流形特征相似度（Manifold feature similarity, MFS）的全参考图像质量评价方法.首先,利用正交局部保持投影算法来模拟大脑的视觉处理过程获取最佳映射矩阵进而得到图像的低维流形特征,通过流形特征的相似度来表征两幅图像的结构差异,从而反映感知质量上的差异.其次,考虑亮度失真对人眼视觉感知的影响,通过图像块均值计算亮度相似度并用于评价图像的亮度失真;最后,结合两个相似度得到图像的客观质量评价值.在四个公开图像测试库上的实验结果表明,所提出方法与现有代表性的图像质量方法相比总体上具有更好的评价结果.     

一种基于细节层分离的单曝光HDR图像生成算法

针对利用单幅低动态范围（Low dynamic range,LDR）图像生成高动态范围（High dynamic range,HDR）图像细节信息不足的问题,本文提出了一种基于细节层分离的单曝光HDR图像生成算法.该算法基于人类视觉系统模型,首先分别提取出LDR图像的亮度分量和色度分量,对伽马校正后的亮度分量进行双边滤波,提取出亮度分量的基本层,再对基本层和亮度分量进行遍历运算,得到亮度分量的细节层;然后,构造反色调映射函数,分别对细节层和伽马校正后的亮度图像进行扩展,得到各自的反色调映图像;之后,将反色调映射后亮度分量与压缩后的细节层进行融合,得到新的亮度分量.最后,融合色度分量与新的亮度分量,并对融合后图像进行去噪,得到最终的HDR图像.实验表明该算法能挖掘出部分隐藏的图像细节信息,处理效果较好,运行效率高,具有较好的鲁棒性.     

单幅图像的高动态范围图像生成方法

为了将现有低动态范围(LDR)图像转换为高动态范围(HDR)图像,提出一种将单幅LDR图像转换成对应HDR图像的方法.该方法基于人类视觉系统(HVS)模型,首先分离出LDR图像的亮度分量和色度分量,对亮度分量构造其反色调映射函数,通过逐点映射得到亮度分量的反色调映射图像;然后对亮度分量进行光源采样处理,并采用高斯滤波和腐蚀操作模拟光线衰减效应,对光源采样图像进行高光区域的扩展;再构造分段函数对反色调映射图像和高光区域扩展图像进行融合,得到最终的亮度分量;最后合并该亮度分量和色度分量得到最终的HDR图像.实验结果表明,文中方法能通过单幅LDR图像得到HDR图像,处理效果较好,运行效率高,具有较好的鲁棒性.     

基于HVS的水下图像质量评价

因为水的吸收和散射效应,导致水下图像普遍存在模糊、低对比度和色彩不均衡等问题,而自然图像质量评价方法没有考虑水下成像的特殊性,难以应用于水下图像;同时目前有效的水下图像的质量评价方法较少,且存在一定局限性.针对此问题,提出了一种新的与主观感知密切相关的无参考水下图像质量评价方法,选择与视觉感知相关性高的色度特征(Col...     

基于空间信息的彩色逆半调图像评价方法

针对彩色逆半调图像提出一种基于空间信息的质量评价方法。首先,将图像变换到视觉均匀颜色空间S-CIELab空间,通过定义人眼感知色差图像和感知梯度图像,构造评价彩色逆半调图像质量的定量指标。仿真结果表明：该指标反映的结果符合人眼视觉特性,与人的主观评价结果基本一致,它为基于图像内容的彩色逆半调方法的设计提供了依据。     

双波段彩色融合图像色彩和谐性客观评价

针对现有的图像质量评价方法较少利用人眼视网膜和视觉皮层的颜色编码机制,并且未能充分考虑图像色彩信息对图像质量的影响,提出了一种基于多视觉特征的可见光(微光)与红外彩色融合图像色彩和谐性客观评价模型.该模型在图像质量评估中融入了更多的颜色信息,综合考虑多种人眼视觉特征包括视觉对立色彩特征、色彩信息波动特征和高级视觉内容特征,经过特征融合和支持向量回归训练,实现彩色融合图像的色彩和谐性客观评价.采用3种典型场景融合图像数据库进行实验比较与分析.实验结果表明,与现有的8种图像质量客观评价方法相比,所提出的方法与人眼主观感受更加一致,具有较高的预测准确度.     

基于视觉感知噪声模型的彩色图像质量评价和彩色图像质量最佳化

建立一种基于人类视觉感知噪声模型的彩色图像质量评价方法用以评价含噪声图像的彩色图像质量。该方法用视觉感知图像质量的质量四参数：信息熵、平均对比度、平均灰度和关键区域图像的标准差,通过实验建立综合的彩色图像质量评价模型,称为最好质量彩色图像评价函数。该函数的最大值对应最好质量彩色图像。该方法的评价结果更符合视觉感知效果。该方法基于图像质量四参数的独立计算,不但不借助于任何参考图像,还能用于评价参考图像质量。如果参考图像质量不够好,还能通过称为ZadehX变换的灰度变换获得最好质量的彩色图像。     

色彩复原图像的质量评价方法

针对褪色文物数字化保护中色彩复原图像的质量评价问题,研究客观质量评价方法。结合峰值信噪比(PSNR)的计算优势与人眼视觉特征信息熵的结构特性,提出一种基于视觉特征信息熵的彩色图像质量评价方法。该方法建立带权值的质量评价函数和对应评价算法流程,利用归一化方法确定权值。通过评价算法流程计算复原的彩色图像与参考彩色图像的函数值,比较两者的相似程度。值越小,代表相似度越高,对应的复原彩色图像质量越好,以此客观判断色彩复原方法的优劣。实验通过四种性能差异复原方法的质量评价参数比较,表明评价结果与人眼视觉主观感受相一致,验证了所提方法的有效性。     

基于离散四元数傅里叶变换的彩色图像质量评价

彩色图像质量的评价在图像数据的采集、压缩、存储、传输等方面具有重要意义。然而传统的评价方法往往因损失部分彩色信息或者忽略彩色图像的整体性,导致其结果不能很好地与主观结果保持一致,因此提出一种彩色图像客观质量评价方法。将彩色图像表示成四元数矩阵,并对其进行离散四元数傅里叶变换;根据人眼视觉系统特性对频域进行非均匀分块,计算失真图像和参考图像之间的幅值相似度和相位相似度;采用熵值法综合考虑两者对图像质量的影响,获得表示整体图像质量的指标。最后,使用图像数据库针对高斯模糊失真进行相关性分析,以验证方法的可行性和有效性。实验结果表明,客观评价能较好地与主观评价保持一致,且对于3个数据库的性能表现稳定,算法性能总体上优于对比方法。     

基于相位一致结构相似度的图像质量评价方法

针对结构相似度(SSIM)模型不能对模糊和高纹理图像进行较好的质量评价,提出一种基于相位一致结构相似度(MPCSSIM)的全参考图像质量评价方法。该方法保留SSIM中的亮度函数和对比度函数,将结构函数替换成相位一致函数,然后将三者结合起来进行质量评价。实验中LIVE数据库上的计算结果与主观评分的线性相关系数和斯皮尔曼相关系数分别为0.9501和0.9362。实验结果表明相位一致能够更好地提取图像的结构信息,该方法有较好的性能,能够更准确地评价模糊图像和高纹理图像的质量。     

图像分解与色彩先验下的多曝光图像融合

目的 多曝光图像融合（multi-exposure fusion，MEF）是利用一组不同曝光度的低动态范围（low dynamic range，LDR）图像进行合成，得到类似高动态范围（high dynamic range，HDR）图像视觉效果图像的过程。传统多曝光图像融合在一定程度上存在图像细节信息受损、边界不清晰以及部分色彩失真等问题。为了充分综合待融合图像的有效信息，提出了一种基于图像分解和色彩先验的双尺度多曝光图像融合方法。方法 使用快速导向滤波进行图像分解，分离出细节层对其进行增强处理，保留更多的细节信息，同时减少融合图像的光晕伪影；根据色彩先验，利用亮度和饱和度之差判断图像曝光程度，并联合亮度与饱和度之差以及图像对比度计算多曝光图像融合权重，同时保障融合图像的亮度和对比度；利用导向滤波对权重图进行优化，抑制噪声，增加像素之间的相关性，提升融合图像的视觉效果。结果 在24组多曝光图像序列上进行实验，从主观评价角度来看，该融合方法能够提升图像整体对比度及色彩饱和度，并兼顾过曝光区域和欠曝光区域的细节提升。从客观评价标准分析，采用两种不同的多曝光图像序列融合结果的质量评估算法，评价结果显示融合性能均有所提高，对应的指标均值分别为0.982和0.970。与其他对比算法的数据结果比较，在两种不同的结构相似性指标上均有所提升，平均提升分别为1.2%和1.1%。结论 通过主观和客观评价，证实了所提方法在图像对比度、色彩饱和度以及细节信息保留的处理效果十分显著，具有良好的融合性能。     

基于视觉相似性的去色图像质量评估

针对基于结构相似性的去色图像质量评估算法没有充分利用图像的梯度特征且采用的对比度相似度特征会忽略图像连续颜色块的一致性导致算法与人类视觉主观判定有较大出入的问题,提出一种基于图像视觉相似性的去色图像质量评估算法--C2G-VSIM。该算法以彩色图像为参考图像,由不同去色算法产生的与之相关的去色灰度图像作为测试图像,对参考图像以及测试图像进行颜色空间转换,并且进行高斯滤波,充分考虑了图像亮度相似度和结构相似度特征,并在此基础上首先引入一种新的颜色一致性对比特征以促使C2G-VSIM对全局颜色对比度特征进行捕捉,其次引入梯度幅值特征至C2G-VSIM中以提高算法对图像梯度特征的敏感度,最后联合得到图像质量评估因子C2G-VSIM。在Cadík的数据集上的实验结果表明,C2G-VSIM与人类视觉主观评定的等级相关性在准确度和主观评判喜爱度上分别达到了0.8155和0.7634,相对于基于彩色图和灰度图的结构相似性（C2G-SSIM）评估算法在未增加较大耗时的情况下,准确度有明显提高。所提算法与人类视觉主观判定具有较高的一致性,且计算简单,在实际工程中能大规模且有效地对去色图像进行自动化评分。     

三维重定向图像主观和客观质量评价方法

三维（S3D）图像重定向技术的作用是调整S3D图像的宽高比。为准确和客观地衡量三维重定向图像的视觉质量，建立了一个S3D重定向图像质量评价数据库。首先，使用八种具有代表性的三维重定向算法对45幅原始图像按两种重定向尺度进行分辨率调整，共生成720幅三维重定向图像；然后，每幅重定向图像通过主观测试，得到相应的主观打分值；最后，对主观分数进行处理，得到平均主观意见分（MOS）值。在此基础上，提出一种三维重定向图像客观质量评价方法，即通过提取S3D重定向图像的深度感特征、视觉舒适度特征和左右视点的图像质量特征，使用支持向量回归预测得到S3D重定向图像的视觉质量。在提出的数据库上进行测试可以得知，所提方法的Pearson线性相关系数高于0.82，Spearman等级系数高于0.81，表明其能有效预测S3D重定向图像的视觉质量。     

基于3维矩阵变换的彩色图像质量评价方法研究

鉴于传统的图像质量评价指标不能很好地反映图像质量，为了对图像质量进行更合理的评价，提出了一种新的彩色图像质量评价方法，该方法从图像的客观保真度、视觉失真度及清晰度3个方面来综合评价图像质量，其中，客观保真度作为图像质量的横向评价标准，而视觉失真度和清晰度则为其纵向评价标准。在评价图像的清晰度时，还充分考虑了彩色图像3帧间的结构相似性，把彩色图像的各个分量表示在一个统一的数学模型里，使用3维矩阵宽离散余弦变换来衡量图像的清晰度。实验结果表明，相对于传统的峰值信噪比评价指标来说，这种方法更为符合人眼视觉特性。     

基于TV-L1结构纹理分解的图像融合质量评价算法

为对图像融合算法进行客观准确的综合评价,提出一种基于总变差正则化（TV-L¹）结构纹理分解的评价算法。根据对人类视觉系统的研究,可知人们对图像质量的感知主要来自图像底层视觉特征,而结构特征以及纹理特征是最重要的图像底层视觉特征,但目前的图像融合质量评价算法并没有利用这两种特征来进行评价。鉴于此,将图像进行二级结构和纹理分解,根据结构和纹理图像蕴含图像特征的不同,从结构图像和纹理图像两方面分别进行相似度评价,综合各级得分得到最终的评价总得分。基于30幅图像的数据集和8种主流融合算法,参照已有的11种客观评价指标,用波达计数法和肯德尔系数检验了该评价指标的一致性,另外在主观评价图像集上验证了该客观评价指标与主观评价的一致性。     

基于视觉颜色感知——光学相似的图像去雾方法

针对雾霾环境影响致使户外获取的图像质量严重下降问题，提出了一种基于视觉颜色感知—光学相似的图像去雾方法。充分利用人眼感知颜色的视觉机理，结合图像的相似性原理，构造了光学相似度函数，建立了新的基于视觉颜色感知—光学相似的图像去雾模型并设计相关算法，进而进行仿真验证。仿真实验结果表明，提出的方法在对有雾图像清晰化处理过程中效果明显，并与现有的图像去雾方法在主观视觉和客观量化方面进行图像去雾效果对比，进一步表明提出的方法在清晰化含雾图像处理中取得了较好的效果。