基于压缩感知和活动轮廓的多焦点图像融合

该文提出了一种基于压缩感知和活动轮廓的多焦点图像融合方法。首先对源图像进行SBHE(scrambled block hadamard ensemble)采样获得压缩感知测量值,然后通过活动轮廓对源图像进行区域划分,再将区域划分结果合并形成联合区域划分。通过联合区域划分和互信息计算融合权重,得到融合后的系数,再通过压缩感知系数重构算法得到融合后的图像。为了验证算法的有效性,进行了2组多焦点图像融合实验。实验表明:该方法相比传统的压缩感知图像融合方法,在主观视觉和客观评价指标方面都能得到更好的融合结果。     

基于小波包分解的无参考立体图像质量评价

立体图像质量评价在立体图像处理领域中应用广泛.基于小波包分解的精细分辨率,提出了一种全新的无参考立体图像质量评价算法.选取合值图和差值图作为融合图来评估立体图像,首先,对立体图像对进行小波包分解,基于双眼竞争和双眼抑制原理,将分解后的左右视图进行融合得到合值图和差值图.然后,分别在融合图上提取自然场景统计(NSS)特征和信息熵;另外,考虑到左右视图之间的内在相关联系,提取结构相似度特征.最后,运用支持向量回归(SVR)来建立感知特征和主观分数模型并预测得到客观评价分数.采用该算法在LIVE 3D立体图像数据库上进行测试,实验结果表明,该算法与人眼主观评价结果一致性较高,优于当前主流的立体图像质量评价算法,符合人眼视觉感知特性.     

基于双重注意力和分层感知表征的IQA方法

图像质量评价在图像处理领域有着广泛的应用．基于深度学习的方法以多通道特征的形式获取图像信息,但在特征下采样过程中会丢失局部空间细节,导致对于图像信息的表征能力不足．针对以上问题,本文基于人类视觉系统的分层感知机制,提出了一种全参考图像质量评价方法,采用Siamese结构的卷积神经网络实现非线性映射,从不同尺度和视觉复杂度表征图像信息,并通过双重注意力模拟人类在评价图像质量时对视觉注意力的调控过程．此方法在特征提取阶段引入空间注意力机制,对特征图的二维空间位置赋以权重,计算人在感知图像失真信息时对空间区域的注意力差别．在特征融合阶段利用分组通道注意力模块显式建模通道间的依赖关系,对感知差异特征进行自适应的校准,使网络关注对于图像质量评价影响大的通道特征．实验结果表明,该方法在LIVE、TID2013和CSIQ3个公开数据集上的斯皮尔曼相关系数分别达到0.975、0.938和0.963,在应对复杂失真类型图像时的性能提升显著,与人类主观评价的一致性良好．     

一种基于局部对比度的分块压缩感知多聚焦图像融合算法

提出了一种有效的基于局部对比度的分块压缩感知多聚焦图像融合算法。首先采用结构随机矩阵对源图像进行分块压缩测量,获得分块压缩测量值;其次,根据块局部对比度选择清晰的块进行初步融合;再通过多数滤波对初步融合结果进行一致性校验,得到最终的融合结果;最后,通过平滑投影Landweber算法(SPL)重构融合图像。实验结果表明,与目前基于BCS图像融合方法相比,本文所提方法对于多聚焦图像融合,在主观视觉感知以及客观定量指标如信息熵、互信息及平均梯度及算法运行效率等方面均有明显改进。     

基于视觉感知特性的人机交互界面评价

为提高工业现场人机交互界面使用的高效性和适用性,文章提出了一种基于视觉感知强度的人机交互界面优化评价方法。首先根据人眼视锥感知细胞的分布特性,构建了人机交互界面视觉感知强度划分模型;然后采用优序法进行视觉元素重要度等级的划分,得到了视觉感知元素权重;最后在对人机界面视觉感知强度进行研究的基础上,将人机界面元素的视觉感知强度进行了量化分析,对不同设计方案进行量化对比。以螺孔检测仪人机交互界面分析为例,得到方案B的视觉感知强度大于方案A,表明了该评价方法对人机交互界面进行评价的可行性和有效性。     

基于IGM和深度感知的立体图像质量评价

根据人类视觉系统的特点,提出了一种基于内在推理机制(internal generative mechanism, IGM)和深度感知的半参考立体图像质量评价(stereoscopic image quality assessment,SIQA)方法,用图像质量和深度感知质量2个因素来评估立体图像的体验质量(quality of experience, QoE).首先,对于图像质量,根据大脑的内在推理机制将左右视点分别分解成可预测部分和不确定部分,用基于灰度共生矩阵(gray level co-occurrence matrices, GLCM)和基于视觉信息量的质量评价方法计算这2个部分的质量;然后,对于深度感知质量,采用一种改进的自然场景统计(natural scene statistics, NSS)模型来预测这部分质量;最后,将图像质量和深度感知质量融合为立体图像体验质量.实验结果表明,该算法在常用视频库上的结果优于现有的评价方法,且与主观感知具有较高一致性.     

基于视觉感兴趣度和HVS特性融合的图像质量评价方法

本文在对视觉感兴趣度和人类视觉系统特性深入分析研究的基础上,提出了一种基于视觉感兴趣度和视觉系统特性相融合的图像质量评价新方法。该方法首先根据影响视觉感兴趣度的五个因子进行综合得到感兴趣度因子,结合结构相似性方法得到感兴趣度模型。然后利用小波分解后的子频带图像进行质量评价,对结果进行视觉敏感度加权,在此基础上得到评价算法。并通过实验验证本文所提出的算法的正确性,其测试结果并与视觉主观感受保持很好的一致性。     

基于视觉感兴趣度和视觉系统特性融合的图像质量评价方法

在对视觉感兴趣度和人类视觉系统特性深入分析研究的基础上,提出了一种基于视觉感兴趣度和视觉系统特性相融合的图像质量评价新方法。该方法首先根据影响视觉感兴趣度的五个因子进行综合得到感兴趣度因子,结合结构相似性方法得到感兴趣度模型。然后利用小波分解后的子频带图像进行质量评价,对结果进行视觉敏感度加权,在此基础上得到评价算法。通过实验验证所提出的算法的正确性,其测试结果并与视觉主观感受保持很好的一致性。     

基于BJND和JNDD的立体视频深度感知增强技术综述

人类视觉系统是一个具有多种视觉特性的复杂处理系统,视觉感知是人眼多种视觉特性共同作用的结果。立体视频图像因视差和深度的存在有着与平面图像不同的视觉感受,且深度感与视差有着紧密的关系。恰可察觉差别(Just Noticeable Difference,JND)或者称为恰可察觉失真(Just Noticeable Distortion,JND)是一种基于视觉心理学和生理学的视觉特性,双目恰可察觉差别(Binocular JND,BJND)和恰可察觉深度差别(Just Noticeable Depth Difference,JNDD)影响人们对立体视频的用户体验。在阐述JND基础上,综述人类视觉感知立体视频的BJND、JNDD模型及国内外研究现状,分析视差图质量和深度图信息对立体视频感知影响,提出了基于JNDD的深度图处理方法,寻求人眼对立体视频深度感知增强技术,建立基于BJND和JNDD的立体视频图像质量客观评价方法,为立体视频图像处理及应用提供指导。     

基于视觉感知的乡村居住景观视觉敏感度特征提取

由于当前景观特征敏感度提取方法存在特征点定位误差较大的问题,提出一种基于视觉感知的乡村居住景观视觉敏感度特征提取方法。采集乡村居住景观视觉敏感度的遥感数据与矢量数据,其中遥感数据收集使用的遥感信息源为资源三号影像,收集的矢量数据则包括乡村居住景观的数字地形图等。使用ArcGIS 2.0与ENVI 3.4软件,对相关数据实施预处理。预处理的环节包括图像融合、辐射校正、配准等环节。基于处理后的数据构建乡村居住景观区域视觉敏感度数据的数字高程模型。基于视觉感知对乡村居住景观视觉敏感度数字高程模型中的特征进行分析,通过SIFT算法分别对几种特征进行提取。通过进行对比实验,证明设计方法的特征点定位误差较小,应用价值很高。     

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.     

基于亮度加权网络空间扩展的图像质量评价方法

采用CCIR颁布的亮度加权网络时域频率标准,基于电视学基本原理和数字图像处理方法,将亮度加权网络由时域频率扩展到空间频率,由此建立一个实验平台考察图像空间尺寸对视觉感受的影响.该方法实验结果与视觉感知的图像质量评价结果吻合,其有效性取决于时域亮度加权网络主观实验结果.由于避开了主观评价实验的标准化苛刻要求,因此降低了多通道分解图像质量度量方法的复杂度,有利于图像空间尺寸的质量评价.     

基于视觉感知高度相关的图像质量评价

评估并监控图像质量是数字图像处理技术的基础工作。客观图像质量评价(IQA)旨在通过计算机开发与人眼视觉感知密切相关的算法。本文充分模拟人眼视觉系统(HVS)和大脑机制,提出了一种新的基于机器学习的全参考型图像质量评价模型CGDR。该模型融合了图像的色度特征、梯度特征、对比敏感度函数(CSF)特征以及Gauss差分(DOG)频带特征。其中,改进后的梯度算法不仅包含更丰富的相邻信息和多方向边缘信息,同时强调了参考图像和失真图像的边缘相关性。在三个基准图像数据库上的实验结果表明,CGDR的预测性能优于八种主流方法,跨数据库测试体现出其强大的鲁棒性,预测结果能够与人眼主观感知保持高度一致性。     

基于近邻算法的GAN生成图像质量评价

GAN生成图像质量评价是指对GAN生成的图像进行评价,判断生成图像的失真度是否影响观察者的信息获取和主观感受.目前,GAN生成图像质量评价算法较少且算法运行效率不高.该文提出一种基于近邻算法的生成图像质量评价(Near-Neighbor based Generated Image Quality Assessment, NN-GIQA)算法,实现对GAN生成图像的自动、客观、高效评价.首先,基于ANN算法获取生成图像的近邻构成相似图像候选池,缩小生成图像对比范围;然后,基于KNN算法在相似图像候选池中获取与生成图像最相似的K个真实图像得到生成图像质量分数;最后,评价多个经典GAN模型在多个经典数据集上获取的生成图像的质量.实验结果表明本文方法有效提高了GAN生成图像质量评价的效率和准确性,运行时间仅为其他方法的1/9～1/28,其评价结果和人类主观评价结果的一致性达到80%以上,符合人类视觉感知.     

局部和全局特征融合的色调映射图像质量评价

人类视觉系统首先粗略地感知全局区域,然后精细地感知局部区域的图像质量.针对色调映射图像的质量评价问题,考虑人眼视觉机制的特性,提出一种融合局部和全局特征的无参考图像质量评价算法.首先从全局特征出发,考虑了颜色矩、全局熵和欠曝光/过曝光条件下的明暗分布特性,得到相应的全局特征;然后结合局部对比度、局部熵和分块小波能量,得到相应的局部特征;最后,融合全局特征和局部特征,使用支持向量回归进行特征训练,建立图像特征空间与感观质量分数的关系,得到图像质量评价模型.在公开的ESPL-LIVE HDR数据库上验证,实验结果表明,提出的方法与主观评分有较高的一致性,并且性能优于目前较优秀的无参考图像质量评价算法.     

基于视觉传达的产品外观设计感知差异研究

为了解产品外观设计所传达的感知差异,建立客观的图像评价体系,提出利用生成对抗网络,建立无参考图像评价模型.首先,根据产品外观设计对消费者视觉感知差异的影响,提出将消费者的情感感知差异,作为中间变量进行建模分析.其次,基于生成对抗网络结合感知差异,建立无参考图像评价模型,并对生成网络、判别网络以及图像质量评价网络进行设计.实验表明,设计模型的评价分数高于0.93,与常用算法相比,设计方法对不同失真类型的图像有更优异的评价效果.对产品外观的输出结果显示,模型的输出误差更小,预测准确性优于传统评价模型的效果.研究为建立基于视觉传达下的客观图像评价系统提供了参考.     

基于小波的偏振图像融合算法及性能评价

文章介绍几种基于小波变换的偏振图像的融合算法,利用多分辨小波变换的系数,采用低频图像的小波系数最大值作为融合后的低频系数,高频图像根据确定的融合规则,调整高频小波系数大小;并对融合图像质量进行了对比评价,得出了这几种融合方法的各自特点.实验结果表明,这几种方法能够在保留图像微小细节方面获得满意的结果.     

基于人眼视觉特征的立体图像质量客观评价方法

在充分利用人类视觉特性的基础上,模拟人眼感知立体图像的方式,提出了一种立体图像质量客观评价方法。该方法考虑了对比度敏感度、多通道结构和掩盖特性等多种人眼视觉特性．在处理HVS模型的多通道中,将图像的空间频率按视觉系统的掩盖效应特点分成5个带分别进行滤波,以改变原始图像的空间频率实验结果表明,所提出的方法与主观评价结果基本一致,能够反映图像质量以及立体感的优劣．     

双通道立体图像质量评价方法的研究

针对立体图像质量评价问题,基于人眼观测图像的感知特性,提出一种双通道立体图像质量评价算法。首先,获取双目视图的拉普拉斯金字塔序列构建融合图,采用并行域分解多权重化策略提取双目局部质量感知特征;然后,结合视觉平衡特性引入语义特征通道提取双目高层次语义特征;最后,在支持向量回归的基础上得到双通道主客观图像质量评价值的关系映射。双通道网络集成了包含视差信息的多局部细节特征与全局语义特征,在LIVE 3D 立体图像库进行性能测试,结果表明,算法所得预测值与主观评价值间具有良好的一致性。     

基于卷积神经网络的立体图像质量评价

随着立体图像的广泛应用,迫切需要一个具有通用性的工具来评估立体图像的视觉质量,因此提出一种基于卷积神经网络的无参考立体图像质量评价算法。首先使用平面图像数据集对算法框架的主体结构质量图生成网络进行训练;然后使用训练好的网络预测立体图像融合视点图像的质量;最后使用一种加权融合方法得到最终的立体图像质量分数。试验结果表明,算法框架具有相对较好的准确性和鲁棒性。