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。     

采用二值序列变换的形状匹配

本文对形状的模板匹配进行了研究，引入了形状的数学形态学二值序列变换，定义了形状匹配函数，讨论它的性质，建立了一个形状模板集合，提出了新的形状识别方案，它具有简单，高效，稳健和易于并行化处理的特点，最事，新的形状匹配算法被用于交通的标志中的识别，实验结果证实了新算法的稳健性和有效性。     

基于BEMD的无参考模糊失真立体图像质量评价方法

本文针对高斯模糊失真的立体图像,提出了一种基于二维经验模式分解的无参考质量评价方法。该方法先通过二维经验模式分解将图像分解成内蕴模式函数分量和残差图像,再对每个内蕴模式函数分量提取它的统计信息量(均值,方差和信息熵),并结合广义高斯分布方法提取每个内蕴模式函数分量的形状参数、尺度参数作为图像的特征信息,然后利用支持向量回归模型对特征进行融合并预测得到立体图像质量的客观评价值。实验结果表明,该模型与主观评价结果有较好的相关性,符合人眼视觉系统。     

基于场景模式的立体图像舒适度客观评价模型

为了预测双目立体图像内容对视觉健康可能产生的危害,该文提出一种基于场景模式的立体图像舒适度客观评价模型。根据场景中前景目标和后景区域相对于显示屏幕的凹凸性以及是否处于舒适观看区,将自然场景抽象为多种场景模式。在模式选择阶段,从视差图中自适应分割出前景目标和后景区域,根据前、后景的视差角特征确定场景所属的模式;在建模阶段,采用前、后景的视差角特征结合前景的宽度角和曲折度特征对各个场景模式分别进行建模,并量化了前、后景视差因素对视觉舒适度的影响。在IVY数据库上的实验结果表明,所提出的模型与主观感知存在较好的一致性,Pearson相关系数高于0.91, Spearman相关系数高于0.90, Kendall相关系数高于0.74,平均绝对值误差低于0.24,均方根误差低于0.32,与现有的方法相比,该文所提出的模型的评价效果更好,更接近于主观测试结果。     

结合队列调度的共享存储交换结构

提出了一种结合队列调度的共享存储交换结构。在单块存储器带宽为B/M的条件下,通过在输出端进行队列调度,采用M块存储器实现总带宽B的交换要求,避免了因单块存储器带宽不够而引起的存储器低利用率问题。还仿真了不同调度算法下结构的性能,与IBM Q-64G进行了比较。     

不确定电液位置伺服系统的动态面跟踪控制

针对一类含有动态不确定性的双作用液压缸电液伺服系统跟踪控制问题,采用动态面控制方法设计了一个鲁棒自适应跟踪控制器.由于在逆推设计过程中加入了低通滤波器使得该方法不用对模型非线性进行多次微分,因而设计方法简化.所设计的自适应鲁棒控制器不仅能保证闭环系统的半全局渐近稳定,使得输出渐近跟踪期望轨迹;而且,跟踪误差可以通过控制器的设计参数加以调整.数字仿真结果表明,控制系统对给定位置的跟踪具有良好的动态特性,对系统的不确定性,具有较强的鲁棒性.     

图像质量评价方法研究进展

图像质量评价是图像处理领域的研究热点。该文综合论述了图像质量的主观和客观评价方法,重点阐述了单视点图像质量的客观评价方法。对目前比较常用的峰值信噪比和均方误差全参考评价算法进行了分析并指出其存在的问题。然后,对基于误差敏感度和基于结构相似度的评价算法进行了论述和分析,并对质降和无参考评价方法进行了综述。根据视点的个数,图像质量评价可分为对传统单视点图像和立体图像的评价。该文还对立体图像质量评价算法进行了分析讨论。最后,就图像质量评价算法的进一步发展提出了若干技术与研究方向的展望。     

基于对比敏感度函数的高动态范围视频编码

考虑到HDR视频高动态范围和高精度的特殊性以及人眼视觉感知的复杂性,提出一种基于 对比敏感度函数的高动态范围(HDR)视频编码率失真优化算法。首先,根据对比敏感度函数( CSF)的定义得出对比敏感度(CS)与人眼对误差敏感 程度的关系;然后,针对10比特HDR视频的亮度分量,以树形编码单 元(CTU,coding tree un it)为基本单位,求取影响视觉对比敏感度的适应亮度值以及空间频率的大小;最后,进 一步修正对比敏感度值作为视觉感知因子,对HEVC编码过程中每个CTU的拉格朗日因子 进行缩放,实现更加符合视觉感知的码率分配,去除感知冗余。实验结果显示,在相同 HDR-VDP-2.2的Q因子和PSNR_DE分值下,和原始编码平台相比 ,码率平均节省5.6%和8.3%,有效提升HDR视频编码压缩的性能。     

基于图像分割的深度视频校正算法

在基于深度图的虚拟视点绘制过程中,由于通过深 度估计软件获取的深度视频存在大量的失真,从而导致绘制的虚拟视点中存在纹理失真和缺 失现象。本文围绕深度视频失真类型,提出一种基于分割的深度 视频校正算法。利用彩色深度一致性信息分区域校正深度失真,以解决由于深度块失真造成 的虚拟视点纹理 缺失问题。首先,提取彩色视频运动和边缘区域,得到彩色视频边缘和运动区域掩模图;其 次,在边缘和运 动信息的辅助下,对彩色图像进行Mean Shift聚类,并将不同类别区域赋以不同的标签;最 后,分别统计不 同类别连通区域对应的深度直方图,利用其峰值校正深度视频中深度彩色非一致区域。实验 结果表明,本文提 出的基于分割块的深度视频校正算法优于部分基于像素的滤波算法,可以有效地校正深度视 频块失真,解决 虚拟视点边缘失真和纹理缺失问题,同时虚拟视点质量平均提高了0.20dB。     

基于视觉感知的3D-HEVC帧间信息隐藏算法

由于传统的视频信息隐藏算法缺乏对人眼视觉感 知特性的研究,本文提出一种基于视觉感知 的3D-HEVC(3D High Efficiency Video Coding,3D-HEVC)帧间信息隐藏算法。首先,根 据立体显 著模型和大津阈值,将立体视频图像分为显著区域和非显著区域;然后,建立隐秘信息与量 化参数 QP(Quantization Parameter,QP)的映射关系,且针对不同的区 域,利用隐秘信息根据余数相等原 则相应的调制P帧或B帧的QP值;最后,用含隐秘信息的QP进行编码。实验结果表明,该 算法 平均每帧嵌入容量为246bit,相比于原始HTM13.0,所提算法编码重建立体视频序列的PSNR 值和SSIM值平均下降0.031dB和 0.000058,比特率仅平均增长0.0741%,且能对隐秘信息盲提取。