基于注意力选择与感觉容量的图像质量评价算法

图像质量评价是用可计算的模型模拟人的主观判断。根据人眼对图像高低频失真的感觉容量不同及注意力选择特性,本文提出一种新的图像质量评价算法。首先,将图像的高低频信号分别选用视觉显著图的系数和小波变换的近似系数表示;然后,采用不同方法分别计算图像高频和低频失真量,两种失真量的乘积就代表图像质量评价。这种客观评价算法与LIVE图库中DMOS的线性相关性达到0.906 4以上,明显优于PSNR和SSIM等算法。     

联合结构与纹理特征的无参考图像质量评价方法

提出了一种新的联合结构与纹理特征的无参考图像质量评价方法.将结构特征和纹理特征融合,共同作为支持向量回归的输入,建立图像质量评价模型.实验结果表明,所提出的新算法在2个混合失真图像数据库上的性能均优于已有的质量评价算法.     

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.     

结合PCNN和局部能量的NSST域声呐图像融合

针对声呐图像局部特征模糊和边缘信息丢失的问题,提出一种结合参数自适应脉冲耦合神经网络和改进的局部能量融合规则的非下采样剪切波域声呐图像融合方法。利用非下采样剪切波变换将多幅源图像分解为高频系数和低频系数,采用参数自适应脉冲耦合神经网络对高频系数进行处理,整合图像边缘信息;对传统局部能量融合规则进行改进,并应用在低频系数的处理中,保留图像的大部分原始能量。最后,将处理后的高频系数和低频系数进行重构,实现声呐图像的融合。仿真结果表明,该方法可将源图像中的边缘信息和特征信息有效传递到融合图像中,使声呐图像质量得到较大提升。     

基于小波变换的卫星云图融合研究

阐述了Mallat算法,提出了一种基于加权法和局部特征相结合的卫星云图融合方法。本文针对小波变换后的低频部分和高频部分的不同特点,选择了不同的融合规则。为了充分利用红外与可见光图像的信息,对低频部分使用了加权方法,对高频部分使用了局部方差方法。试验结果表明,算法提高了图像的空间分辨率和清晰度,有利于对计算机视觉和目标检测的研究。     

基于网格与韦泊统计特性的立体图像质量评价

针对立体图像失真会改变图像对比度、边缘和结构等信息的特性,提出一种无参考立体图像质量评价方法.首先,利用韦泊分布的尺度参数β和形状参数η分别描述合成图、左右视图及视差图的梯度图像特征;然后用网格强度及其规律性分别描述合成图、左右视图及视差图的网格图像特征;最后,将所得特征输入支持向量回归(SVR)网络中训练模型,获得特征到质量分数之间映射关系的模型,从而预测立体图像质量.通过利用LIVE-3D I数据库和LIVE-3DⅡ数据库进行性能测试,证明了本文提出的方法与人眼视觉特性具有很高的一致性,且性能优于目前主流的图像质量评价算法.     

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。     

基于稀疏表示特征差异性的屏幕图像质量评估

目前的屏幕图像质量评估方法大都是以单一级别的方式来评估图像的质量,这并不符合人类视觉系统的多层次特性。为此,提出了一种基于稀疏表示下梯度图像差异性的屏幕图像质量评估方法。将RGB图转为灰度图从而计算出梯度图后,学习参考图像字典,提取参考图像和失真图像的字典使用比重差异、长短差异、重叠率等特征,最后通过权重融合得到最终的屏幕图像质量评估结果。屏幕图像数据库(SIQAD)实验结果表明,该方法与人类主观分数有较高的一致性,在各类型失真图像的质量评估上也有优秀的表现。     

云计算环境下大数据视频图像的尺度空间融合算法

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。     

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。     

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.     

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.     

基于小波变换及融合技术的图像边缘提取

图像边缘检测是图像分割、图像识别的基础,传统边缘检测是基于图像整体的边缘检测.小波变换使基于图像分解的边缘检测成为可能,利用小波变换将数字图像分解为高频和低频分量,对高频和低频分量分别进行边缘检测.常规融合方法是将高频边缘和低频边缘进行简单叠加,由于高频、低频边缘是通过不同方法提取的,二者之间的相似度、吻合度存在差异,简单叠加不能够有效融合高频、低频边缘图像特征,本文算法采用局部区域方差准则把高频和低频边缘在小波域进行融合.实验表明,该算法能够有效融合高频、低频边缘图像特征,具有较好的边缘检测和去噪功能.     

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。     

基于多尺度特征逐层融合深度神经网络的无参考图像质量评价方法

现有的针对真实失真的无参考图像质量评价算法提取的特征对自然场景图像质量的表征能力较差，限制了其评估准确性和泛化能力。针对该问题，文中提出了一个基于多尺度特征逐层融合的深度神经网络(MsFF-Net)。首先，利用预训练的深度神经网络ResNet-50提取图像多尺度特征；然后，提出了一种特征融合模块，通过逐层递进融合相邻尺度特征，获得更准确表征图像质量的多尺度融合特征；接着，从多尺度融合特征提取低维特征，得到多粒度的图像质量感知特征；最后，利用由最高层特征自适应生成的全连接神经网络，对低维特征进行回归，得到自然场景图像的质量预测。仿真结果表明，MsFF-Net在真实失真数据库上的性能优于目前的大多数方法，而且在合成失真数据库上也取得了出色的评价性能。     

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。     

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.