基于K-均值聚类的彩色图像质量评价及优化

针对彩色图像质量无法实时评价及优化的问题,提出了基于K-均值聚类的彩色图像质量评价及优化算法。首先利用K-均值聚类的方式构建样本数据集;然后通过待评价图像与聚类数据集之间的相似性来构建特征集;之后再将待优化图像与聚类数据集之间进行融合,对融合后的矩阵进行PCA变换实现了图像质量的优化;通过实验证明,所提评价算法与人眼主观视觉具有较好的一致性;同时,还能通过评价结果实现图像质量的自适应优化。     

基于差异激励的无参考图像质量评价

为了衡量图像的降质程度, 充分考虑像素间的相关性, 提出了一种基于差异激励的无参考图像质量评价算法.该算法根据韦伯定律求得差异激励图, 并依据各向异性得到差异激励的梯度映射图; 然后量化差异激励得到差异量化图, 并分别与差异激励图与梯度映射图进行加权融合; 最后利用求得的特征, 通过支持向量回归(Support vector regression, SVR)预测得出图像质量的客观评价值.在LIVE、MLIVE、MDID2013和MDID2016等多个数据库中测试显示, 该算法稳定性强, 复杂度低, 能准确反映人类对图像质量的视觉感知效果.     

生活垃圾焚烧飞灰-底渣协同制备充填体力学性能研究

为妥善处理生活垃圾焚烧产物(焚烧飞灰和焚烧底渣),从固体废弃物协同利用的角度出发,探究焚烧飞灰与焚烧底渣替代部分水泥应用于矿山充填领域的可行性.将生活垃圾的焚烧飞灰与焚烧底渣混合制备充填体,对养护龄期为3,7,28 d的充填体开展单轴抗压强度测试,基于混料试验设计建立抗压强度回归模型,结合响应面法分析不同掺量的焚烧飞灰和焚烧底渣对充填体力学性能的影响规律,并得出掺量最优配比.研究结果表明:当焚烧飞灰为35.3％、焚烧底渣为40.4％、水泥为24.3％,质量浓度为70％时,充填体的力学性能指标达到最优.掺入适量的焚烧飞灰和焚烧底渣可以延长水化反应过程,显著提高胶凝体系的水化反应程度,根据XRD测试和SEM 观测得出,主要水化产物为水化硅酸钙和钙矾石,使充填体内部形成致密网状结构,进而提高充填体力学性能.     

基于空间分布分析的混合失真无参考图像质量评价

针对难以准确有效地提取混合失真图像质量特征的问题，该文提出一种基于空间分布分析的图像质量评价方法。首先将图像进行亮度系数归一化处理，然后将图像进行分块，利用卷积神经网络(CNN)进行端对端的深度学习，采用多层次卷积核堆叠的方法获取图像的质量感知特征，并通过全连接层将特征映射到图像块的质量分数。再将块质量分数汇总获取质量池，通过对质量池中局部质量的空间分布情况进行分析，提取能够表征其空间分布情况的特征，然后采用神经网络建立局部质量到整体质量的映射模型，将图像的局部质量进行汇总。最后在MLIVE, MDID2013, MDID2016混合失真图像库中进行性能测试以及与相关的对比算法进行比较，验证了该算法的有效性。