沃尔什哈达玛变换域的无参考图像质量评价

图像失真会改变图像低频成份和图像高频成份的统计信息,基于这种特性,提出了一种新颖的无参考混合失真图像质量评价方法.首先对图像进行局部沃尔什哈达玛变换,将空域图像转换为局部沃尔什哈达玛变换图;然后在局部沃尔什哈达玛变换图上进行特征提取,即分别提取反映图像低频成份的零列率项和反映图像高频成份的非零列率项的旋转不变局部二值模式统计特征;最后利用支持向量回归网络训练特征,获得特征到质量分数的映射关系模型.在两个混合失真数据库(MLIVE数据库和MDID2013数据库)上对所提出的算法进行性能验证,实验结果表明,提出的算法具有很好的主客观评价一致性,性能优于目前现有较优秀的全参考图像质量评价算法和无参考图像质量评价算法.     

基于稀疏表示与分解残差的全参考混合失真图像质量评价

基于稀疏表示的图像质量评价算法主要针对单失真类型,未考虑不同类型失真对图像不同成分造成的影响,也忽略了失真对稀疏分解残差的影响以及残差对稀疏系数的辅助作用.针对以上问题,将图像分解为纹理与卡通两部分,计算纹理与卡通稀疏系数,并考虑失真对局部残差与全局残差的影响,提出了一种适用于评价混合失真图像的全参考图像质量评价方法.在两个混合失真数据库(MDID2013和MLIVE)中的实验结果表明,该方法的评价结果与主观评分有较好的一致性.     

基于梯度幅度和梯度方向直方图的全参考图像质量评价算法

为了提高全参考图像质量评价算法的性能,提出了一种基于梯度幅度和梯度方向直方图的图像质量评价算法.梯度方向直方图可以描述图像中局部物体表象和形状,梯度幅度能精细地反应图像中微小细节的反差和纹理变化.分别计算参考图像和失真图像的梯度幅度和梯度方向直方图,然后计算梯度幅度相似度图和梯度方向直方图相似度图,最后通过标准方差加权的方式得到图像的预测质量分数.在LIVE,TID2008和IVC三个图像数据库上的实验结果表明,所提算法的预测结果与人的主观判断具有较好的一致性.     

基于视觉显著性与对比度特性的图像质量评价

提出1种用于客观图像质量评价的新方法.分别对参考图像与失真图像进行高斯金字塔分解;对于分解后的每1层图像,采用基于相位谱的视觉显著图来计算2幅图像中每个对应像素点间的相似性,同时采用梯度图表示图像的对比度特性.视觉显著性和对比度特性互为补充,分别反映了人类视觉系统的不同特性,将2者加权相乘可获得单尺度的质量评价值;最后对各层结果进行综合可获得失真图像的客观质量评价值.在LIVE、TID 2008、CSIQ、IVC 4个公开的图像质量评价数据库上进行了大量的实验,结果表明,与其他相关的图像质量评价方法相比,提出的客观质量评价方法与人类主观评价的结果具有更好的一致性.     

基于视觉感知特征融合的图像质量评价

在图像压缩,图像恢复和图像传输等领域中真实评价输出图像的视觉质量是一项重要的工作。图像质量评价(IQA)旨在开发一种与人眼视觉感知紧密相关的方法。本文提出一个新的图像质量评价模型VFDP,该模型首先在视觉显著性特征基础上,结合颜色特征和梯度特征来描述局部图像质量。其中,本文采用新的计算梯度特征相似性方法,该方法融合参考图像与对应失真图像的亮度通道,并计算该通道的梯度图与参考/失真图像梯度图之间的相似性。最后采用平均偏差加权的方法对视觉显著特征,颜色特征与改进的梯度特征融合,得到图像质量评价结果。在TID2013、TID2008与LIVE数据库测试,结果表明VFDP所预测的PLCC与SROCC值优于8种主流算法预测的结果,其预测结果与人眼主观评价有较好的一致性。     

基于失真类型预测的图像质量评价方法

目的克服单个图像质量评价方法针对各种失真类型的性能表现不均衡的问题。方法首先从多个角度测量参考与测试图像的视觉相似性(包括人眼视觉系统,低层次视觉处理和本地纹理),接着分别利用粗糙集和支持向量机完成特征简化与图像失真类型预测,并最终根据测试图像所遭受的失真类型选取适当的质量评价算法。结果提出一种基于失真类型预测的图像质量评价算法。结论该算法在整体性能上要优于传统的图像质量评价算法,更好地体现了主客观评价的一致性;针对单个失真类型开发性能优的质量评价方法,可以进一步提升该算法的性能。     

分区域多标准的全参考图像质量评价算法

图像质量评价在图像采集、图像压缩、图像传输等领域有着广泛的应用,一直是图像处理领域的研究热点之一.本文提出了一种模拟人的视觉感知过程中的对不同区域敏感度不同的特点,针对待评图像进行分区域采用不同标准的全参考型图像质量评价算法.该算法首先对图像颜色空间由RGB转换到YIQ,使之更符合人类视觉特性;再对其亮度空间进行数学形态学的膨胀计算预处理,并用边缘检测算子标记出图像中所有的边缘像素点;根据5×5的邻域内是否包含边缘点将图像分为纹理区和平滑区域.针对包含边缘特征的纹理区域的结构参数采用梯度进行描述,参考图像和失真图像在像素点的方差表述像素点失真的敏感性;对于平滑区域的像素点采用对比度作为表征结构信息的变量,并使用基于视觉显著性的综合策略;结合失真和参考图像的视觉显著性矩阵、结构相似性矩阵SCR(x)、色彩饱和度相似性矩阵,可分别得到纹理区和平滑区的图像质量评价分区域结果.取两个分区域结果的均值,可得到最后的全图像质量评价指标SMC-IQA.该算法在CSIQ、TID2008和TID2013等3个通用的图像质量评价数据库上进行了实验.实验结果表明与主流的图像质量评测方法相比较,本文所提出的分区域多标准的全参考图像质量评价算法与主观评价的结果具有更好的一致性,更符合人类视觉系统的特性.     

基于小波域数字水印的图像质量评价方法

为了进一步提高部分参考型图像质量评价方法的准确性和水印隐藏性,提出了一种基于小波域数字水印的图像质量评价方法.首先结合人类视觉系统的特性检测原始图像的纹理丰富区域,获得水印嵌入指示图;然后将原始图像进行3层小波分解,根据水印嵌入指示图,在每个小波系数块内嵌入自定义水印,运用量化参数自动调节系统确保数字水印的隐藏性;最后通过失真图像的水印复原率实现对图像的客观质量评价.与传统的图像客观质量评价方法(PSNR)和部分参考型图像质量评价方法(RRIQA)的对比实验表明,文中提出的方法在预测精确性上分别高出8.5%和4.4%,单调性上分别高出5.4%和2.2%,一致性上分别高出5.7%和3.4%.     

基于小波高频奇异值分解的无参考模糊图像质量评价

针对传统无参考模糊图像质量评价方法通常需要进行学习训练或构造参考图像再进行质量评价从而导致算法较复杂且计算量大的问题,文中提出一种简捷有效的图像高频奇异值分解的无参考模糊图像质量评价方法。该方法根据自然图像同尺度不同方向高频子带小波系数相关性随模糊程度加深而降低的特性,利用奇异值分解获取图像高频子带结构特征,计算同尺度不同方向高频子带结构特征向量夹角作为质量评价指标。通过LIVE2,CSIQ和TID2013图像数据库实验表明,提出的方法与主观评价具有较好的一致性,而且算法无需训练或构造参考图像,较传统评价算法运行更为简便,实用性更强。     

评价SAR图像去噪效果的无参考图像质量指标

为了客观、自动化地对合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像去噪效果进行评价,基于比例图像在空间域及小波域的统计特性,提出了一种无参考图像质量指标。先使用二维离散小波变换对比例图像和SAR原图进行小波分解,根据最高频域的小波系数计算得到相干斑噪声的标准差,然后利用针对SAR图像改进后的α边缘评价指标计算比例图像和SAR原图在空间域的边缘相似度系数,最后通过加权算法得出一种无参考图像质量指标。通过SAR仿真图和SAR原图的去噪评价实验,证明了新提出的质量指标能够对SAR图像去噪效果进行客观且自动化的评价。     

基于子带能量分布的图像自适应压缩采样方法

针对人眼对图像低频成分敏感而对高频细节相对不敏感的特点,在分析图像子带能量分布特性的基础上,提出了一种基于子带能量分布的图像自适应加权压缩采样方法．该方法通过提取图像分块离散余弦变换各系数子带的能量,进而用于对测量过程进行加权修正,最终实现了对不同子带系数有区别的压缩投影．比较同类研究结果表明：提出的加权压缩采样方法在...     

一种与亮度细节相关的图像质量评价方法

由于图像质量取决于主观视觉标准,基于HVS模型分析图像质量的方法,逐步成为图像质量评价的一个新的活跃研究方向。文章基于JND思路,采用建立正交变换库的方法,将图像划分为不同的频带,获取对应频带下的亮度细节视觉阈值,建立亮度细节损伤因子,确定与图像亮度细节相关的质量评价方法;实验方法扩展了视觉多通道特性的分析方法,对应正交变换亮度细节视觉阈值的结果,可以提供图像质量评价参考使用。     

基于视觉特性的图像融合质量评价新方法

建立图像融合质量评价标准是图像融合中急需解决的问题之一,本文在分析讨论了现有主、客观评价方法的基础上,提出的一种新的结合主观和客观因素的图像融合质量评价方法,该方法无需理想图像,同时充分考虑了人类视觉特性.通过对红外与微光图像在不同融合算法下的质量进行评价表明,该方法是一种实用的、有效的图像融合质量评价方法,可以为选择图像融合算法提供依据.     

一种基于二代Curvelet变换的图像融合新算法

基于Curvelet变换,提出了一种新的融合算法.首先将图像进行Curvelet变换,然后对低频系数和高频系数采用不同的融合规则将Curvelet系数融合,最后进行重构得到融合结果.对该方法得到的融合图像进行了主客观评价和对比.实验结果表明,该方法得到的融合图像在图像边缘等细节上比其他方法得到的图像具有更好的视觉效果,在均方误差、峰值信噪比、相似度等客观指标上都优于其它方法.     

基于视觉特性的H.263码率控制策略

提出了一种新的Ｈ．２６３码率控制策略。该策略利用人眼对图像低频分量比对高频分量敏感的特性,先对图像进行预处理,去掉部分高频分量,并在量化时引入视觉特性因子以加大图像复杂区的量化而减小图像平坦区的量化。     

无参考JP EG压缩图像质量评价改进算法

针对传统JPEG压缩图像质量评价算法存在高计算复杂度的问题,通过改进经典的JPEG压缩图像质量评价算法,以无参考为基础,提出一种快速有效的质量评价算法。该算法将人眼视觉系统特性引入到图像质量评价体系中,利用局部方差选取人眼感兴趣图像块代替整体图像,并只针对感兴趣图像块做特征提取处理,计算得出3个图像的特征值,最后将所有特征值整合为一个评价值,获取原始整体图像的客观质量评价参数。仿真测试结果表明,与传统整体图像JPEG压缩图像评价算法相比,该算法皮尔逊相关系数提高0．01,与主观评价结果更为一致;运算速度提高一倍,降低了运算复杂度。     

基于小波变换的红外图像模糊与同态增强

针对红外图像对比度差、视觉效果模糊的缺点,提出了一种基于小波变换的红外图像模糊与同态增强算法。首先,采用正交小波变换对红外图像进行处理,将空域图像转换到频域,得到小波各层的分解系数;然后,运用同态滤波法对红外图像的低频子带小波系数进行处理,同时对红外图像的高频子带小波系数进行模糊增强处理;最后,经正交小波逆变换重构得到增强后的红外图像。实验结果分析表明,该方法可以增加红外图像细节,提高图像对比度,符合人眼视觉直观感应,能够有效达到红外图像增强的目的。     

云计算环境下大数据视频图像的尺度空间融合算法研究

针对传统算法融合图像质量差、清晰度低、损失图像包含信息的弊端,提出一种新的云计算环境下大数据视频图像的尺度空间融合算法,介绍了尺度空间理论。通过具有平移不变性特征的提升静态小波变换算法对云计算环境下大数据视频图像进行尺度空间融合,对待融合图像进行提升小波变换分解处理,获取不同尺度空间下的低频子带系数与高频子带系数。针对低频子带系数与高频子带系数给出各自的融合方案,获取融合图像的提升静态小波变换系数。通过提升静态小波逆变换获取最终的融合图像。从主观和客观两个方面对所提算法的融合效果进行测试。结果表明,所提算法主观融合效果好,通过客观评价指标对融合图像进行评价,发现所提算法得到的融合图像清晰度、质量佳,不会损失图像包含信息。     

一种基于小波变换的图像压缩方法

提出了一种基于小波变换的图像压缩方法．先对图像数据进行二维离散小波变换，对变换后的低频系数进行离散余弦变换；再对ＤＣＴ系数进行Ｚ形扫描，游程编码．舍弃最高频系数，对于次高频系数根据人眼的视觉特性采用不同的量化器进行量化，然后进行可变长度编码．实验表明，在图像质量和压缩倍数方面都取得了较好的结果     

基于Gabor滤波的辐射状模糊图像质量评价方法

针对相向运动成像的辐射状模糊图像,提出了基于Gabor滤波的图像对比度相似度图像质量评价方法.该方法利用对数极坐标Gabor滤波器模拟人眼视觉系统处理图像的方式,实现对图像频率和方位角同时滤波的功能.结果表明,该方法的评价结果与主观评价结果的相关系数达到0.95,是一种评价辐射状模糊图像质量的有效方法.