对数字电视图像质量的改进分析

社会的高速进步,大大促进了我国数字电视的发展,以致对数字电视图像质量的要求提高了。数字电视逐渐走进了千家万户,但是数字电视的概念确是模糊不清的。互动数字电视播出系统的各个编码环节的图像质量都有一定的可改善空间,也可以通过源头,传输过程,还有接收终端三个方面来提高数字电视的图像质量。     

全参考图像质量评价综述

图像质量评价是图像处理领域内一项很有意义的研究课题。客观图像质量评价方法可分为全参考评价方法、半参考评价方法和无参考评价方法, 目前全参考评价方法较为成熟, 而半参考和无参考评价方法则处于初级阶段, 远远达不到参考评价方法所能达到的效果。对全参考评价方法进行综述。首先简要地介绍了各种类型的评价方法, 其次详细地介绍了PSNR、SSIM、MSSIM、IFC、VIF、FSIM等几种典型的全参考图像质量评价方法, 然后在LIVE和TID2008数据库上进行实验, 对这几种全参考方法进行对比、分析, 最后探讨图像质量评价研究的发展趋势。     

基于膨胀的梯度结构相似度图像质量评价方法

传统的梯度结构相似度算法(GSSIM)简单地将各子块GSSIM的平均值作为整幅图像的质量评估值,忽略了人眼对图像不同失真区域的视觉灵敏度不同的特点。针对此问题,提出了一种基于膨胀和图像块分类的加权梯度结构相似度图像质量评价方法(WGSSIM)。该方法首先将失真图像划分为两个区域:边缘膨胀区域和平滑区域;然后将失真图像划分成8×8的图像块,根据失真区域将图像块区分为边缘膨胀块与平滑块两类;最后对不同类型图像块之间的GSSIM值赋予不同的权值,计算得到整幅图像的WGSSIM。实验表明,该方法在3个数据库上的评价结果稳定、合理,更加符合人眼视觉系统特性,评价结果与主观评价有很好的一致性。     

透雾摄像机技术解析

空气中的液滴和固体小颗粒不仅危害人体健康,引起雾霾而导致交通事故多发,同时也使户外监控视频质量明显降低。在雾霾天气下,图像显得色彩黯淡、对比度低,一些重要目标的细节淹没在雾气中难以观察,视频监控系统的实用性受到很大影响。除去视频中的雾气,改善图像质量成为越来越重要的提升户外视频监控系统应用价值的一项关键技术。     

色彩清新绘艳丽，30倍变焦快又准施耐德ES5230—12N30倍光学变焦全高清一体化云台摄像机

新品特色 作为长期引领行业发展的拳头产品,派尔高（Pelco）云台摄像机系列的精美外观及稳定性能一直是视频监控行业的标杆。此次不仅全面提升视频图像质量,更是全面强化了产品的稳定性与监控的精准性。     

Globosat使用泰克解决方案确保转播2014世界杯的质量

正泰克公司宣布,拉丁美洲付费电视提供商Globosat公司将通过使用泰克WVR8300监测仪在内的方案竭尽全力确保其用4K技术转播2014FIFA世界杯比赛的图像质量。其观众群覆盖巴西的1 600多万户人家,总人数达4 900万人。"世界杯是世界最重要的体育赛事之一,我们承诺通     

图像质量快速盲检测及其在视觉系统中的应用

提出了一种新的图像质量快速盲检测方法,以锐利度作为图像质量准则,而锐利度可以归结为图像的模糊特性,并由边缘信息估计得到。为了提高系统效率,采用边缘对比度的估计方法,并以边缘对比度作为边缘锐利度的判据准则。分析了邻近边缘的相互影响,因而只需从有限的边缘点来提取出合理的线扩展函数(LSF),进而得到模糊参数。在LSF计算中,采用一种新的插值计算方法。实验结果表明:当图像不是特别模糊时,测量结果是准确的。     

结合稀疏表示和概率潜在语义的图像模糊度评价

目的 图像的模糊度评价是客观图像质量评价的一种,主要用来衡量图像信号经过成像系统或处理算法后的降质程度,其在图像获取、传输、分析以及图像处理系统或算法评价等领域有着广泛的应用。针对目前图像模糊度评价方法没有考虑人类视觉系统的无监督学习和层次化特征提取的特性,本文将图像稀疏表示和利用概率潜在语义提取图像主题相结合,提出基于稀疏表示和概率潜在语义的图像模糊度评价算法。方法 该算法在图像稀疏表示的基础上,通过概率潜在语义方法分别提取清晰训练图像和待测图像的主题,以待测图像潜在主题与清晰图像平均潜在主题之间的相似性作为模糊度评价的依据。主要过程分为3个阶段:词典构建阶段、训练学习阶段和模糊度评价阶段。词典构建阶段的目的是通过样本学习获得图像稀疏表示的词典;训练学习阶段的目的是采用概率潜在语义的方法获得训练图像的平均主题;模糊度评价阶段的目的是通过待测图像的潜在主题与训练图像的平均潜在主题的相关系数来计算图像的模糊程度。结果 在仿真图和公共测试数据库上与典型算法的比较实验表明:本文算法在单调性、抗噪性以及视频质量专家组制定的5个评价指标上都取得了较好的效果,其中Pearson相关系数和Spearman秩相关系数分别为0.995 6和0.993 4。结论 本文根据人类视觉系统具有无监督学习和层次化特征提取的特点,以待测图像潜在主题与清晰图像平均潜在主题之间的相似性作为模糊度评价的依据,提出了一种新的基于稀疏表示和概率潜在语义的图像模糊度评价方法。实验结果表明该方法能够对图像的模糊度进行较准确的评价,并且结果与人的主观评价结果一致。     

互信息域中的无参考图像质量评价

目的无参考图像质量评价是近几年来的研究热点,具有深远的现实意义和广泛的应用价值,提出一种基于互信息的无参考图像质量评价方法。方法该方法使用原始自然图像及其对应的规范化亮度图像和局部标准差图像作为输入,利用自相关互信息对输入图像邻近像素间的相关性进行量化,并引入多尺度分析得到图像在两个尺度上的互信息特征,最后使用支持向量机(SVM)在LIVE图像数据库上训练学习,从而对多类失真图像进行客观质量评价。结果在LIVE图像数据库中对本文算法进行性能测试,实验结果显示该算法得到的评价结果与人眼主观评价结果之间的平均相关系数高达0.93,总体分类准确率达到79%,性能足以与当前主流的全参考、无参考方法相竞争。结论本文方法有别于传统的基于变换的无参考图像质量评价方法,将着眼点放于自然图像邻近像素之间的固有联系上,并取得了较好的实验效果。由于没有使用图像变换并从全局域进行考虑,本文方法具有较低的时间复杂度。     

由粗到精的虹膜图像离焦模糊评价方法

离焦模糊评价在虹膜识别系统中尤为重要。传统的方法是通过频谱分析测量虹膜图像的离焦模糊程度,这类方法容易受到光照变化以及睫毛和眼皮等噪声区域的影响。提出了一种由粗到精的虹膜图像离焦模糊评价方法。第一步,通过频谱分析去除严重模糊的虹膜图像,进行虹膜图像离焦模糊粗分类。第二步,通过方向金字塔分解,提取虹膜图像的质量特征。在人工合成的离焦模糊虹膜图像数据库中,利用径向基神经网络建立起质量特征与质量等级间的对应关系。通过建立起的模型进行实际的虹膜图像离焦模糊等级预测,以及虹膜图像离焦模糊精分类。在Clarkson数据库上的实验结果证明了该方法不仅可以准确区分清晰图像和离焦模糊图像,而且相比于传统的虹膜图像离焦评价方法更接近于人的视觉感知。