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HOG/PCA/SVM的跨年龄人脸识别算法

为了实现跨年龄的人脸识别,通过梯度幅值和梯度方向这2个重要的图像特征测量图像相似度,建立了一种方向梯度直方图 (HOG)、主成分分析 (PCA)和支持向量机（SVM）相结合的人脸识别算法.首先对从FG-NET数据库中选取的人脸图像作预处理,然后用HOG算法提取特征值,用PCA方法降维特征值,最后将样本输入到SVM中进行训练,人脸识别匹配度最高可达90.91%.实验结果验证了算法的有效性.     

基于奇异值分解的无参考立体图像质量评价

针对非对称失真立体图像,提出了一种基于奇异值分解的无参考评价算法.该方法首先考虑人眼对空间频率变化敏感的特性和双目融合特性,对立体图像进行Gabor滤波,基于奇异值分解的融合策略生成融合图.然后,采用亮度加权直方图的局部二值模式算法分别对融合图、左右子图像提取特征,并将左右子图像的特征向量融合、采用欧几里得距离和夹角余弦进行向量之间的比较;为度量非对称失真差异,利用图像相似度算法计算左右子图像之间的相似性.最后,将融合图的特征向量、子图像的融合及比较特征向量、子图像的相似度特征向量级联,利用支持向量回归(SVR)算法完成特征到主观质量分数的回归映射.在LIVE3DⅡ、Waterloo-IVCⅠ和Waterloo-IVCⅡ立体图像库上对本算法进行测试.实验结果表明,本算法性能良好,优于目前主流的立体图像质量评价算法.     

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。     

基于块分类的图像加权结构相似度

图像质量评价方法用来评价图像质量或图像处理算法的优劣,在图像处理领域至关重要。Zhou Wang等人提出的结构相似度图像质量评价方法,具有计算简单、性能优越的特性。但其不足之一是没有区别对待图像的边缘块,细节块和平滑块,仅简单地取子块结构相似度（SSIM）的平均值而得到整幅图像的平均结构相似度MSSIM。基于此,本文提出了一种基于图像块分类的加权平均结构相似度（WSSIM）的图像质量评价算法,并进行了大量的仿真实验,实验结果证明,本文所提算法明显比MSSIM更加符合人眼视觉系统特性（HVS）。     

基于扩展梯度算子的结构相似度图像质量评价方法

为了更精确地评估图像质量,提出了一种新的客观评价算法:基于扩展梯度算子的结构相似度图像质量评价方法(extended gradient-based structural similarity,E-GSSIM)。首先分析了结构相似度(structural similarity,SSIM)与梯度结构相似度(gradient-based structural similarity,GSSIM)的不足,提出应用扩展Sobel算子替代GSSIM的传统Sobel算子,从而能够从多个方向提取邻域的梯度信息。为了不破坏原图的固有图像属性及使所提取的梯度信息更具有一致性,在计算梯度信息的时候引入衰减与阈值因子。LIVE2、TID2008、TID2013与CSIQ四个图库的定性与定量验证表明,E-GSSIM算法要优于传统的PSNR、SSIM、GSSIM质量评价指标,更为符合人眼视觉感知结果。     

一种新的结构特征全参考图像质量评价方法

提出一种基于单演信号理论提取结构特征的全参考图像质量评价方法。方法首先利用单演信号理论将图像分解为幅值、方向和相位3个特征分量,构造单演相位一致映射图和特征分量相似度比较函数;然后对相位一致映射图进行Riesz变换,其变换后的一阶、二阶系数作为结构特征相似度比较函数,最后将单演信号的特征分量和结构特征相似度比较函数归一化加权计算得出最终的图像质量评价值。实验结果表明,由于单演相位一致具有较好的抗噪声能力,特征分量和结构特征相似度更加全面考虑到对于人眼感知图像结构的重要性,因此评价结果与图像主观质量评价具有较好的一致性。     

一种失真模糊图像的无参考质量评价方法

针对现有的无参考质量评价方法对失真模糊图像不能有效评价这一现象,提出了一种针对失真模糊图像的无参考质量评价方法。该方法将结构相似度(structural Similarity,SSIM)全参考质量评价方法应用到无参考质量评价中,不仅扩宽了SSIM方法的应用范围,也解决了SSIM方法不能合理评价模糊图像质量这一缺陷。首先对失真模糊图像进行低通滤波得到参考图像,计算失真图像与参考图像的结构相似度;然后提取图像的纹理特征,计算失真图像与参考图像的纹理相似度;最后将这两个相似度指标作为输入,LIVE图像数据库提供的主观评价值(different mean objective score,DMOS)作为输出,建立一个[29 1]单隐层BP(back propagation)神经网络预测模型。实验结果表明,方法的预测结果稳定且与人的主观评价分数偏差小,Pearson相关系数(correlation coefficient,CC)和Spearman等级相关系数(rank order correlation coefficient,ROCC)均达到了0.97以上。     

基于滤波器阵列和小波域图割的纹理分割

针对图割法计算代价高并难以应用于纹理分割的问题,提出了一种基于滤波器阵列和小波域图割的纹理分割算法.首先对图像进行多层小波分解;然后在子带图像中使用构建的滤波器阵列提取图像的纹理特征,采用texton直方图作为纹理的统计模型,并采用直方图差计算像素点间的纹理相似度;最后根据子带图像计算虚拟尺度图的权值矩阵,构建关联范围递增的多尺度图结构,并根据规范割准则计算纹理的分割.分割结果表明:该算法在获得稳定和准确的纹理分割的同时能够将原始规范割指数时间复杂度压缩为线性时间复杂度,并能够计算大尺寸的图像分割.     

小波域结构相似度图像质量评价

针对结构相似度模型在模糊图像以及低位率压缩降质图像评价中存在的不足,提出一种基于小波域结构相似度的图像质量评价(WDSSIM)算法. 该算法将整幅图像划分成具有不同尺度和频率特征的子带图像,比较原始图像和失真图像的子带图像之间的结构相似度,并依据视觉系统对于不同频率特征失真敏感程度进行加权. 实验结果分析表明,WDSSIM算法对于更广泛一类的图像评价与主观感受保持较好的一致性.     

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.     

结合梯度结构相似度的AVS帧内模式选择算法

结合帧内模式选择主客观评价方法,提出了一种新的帧内模式选择算法,提高了主观质量,同时兼顾了算法处理效率。传统AVS帧内模式选择率失真优化使用绝对误差和(SAD)作为失真度度量,方法简单,但不能很好符合人眼视觉系统(HVS);基于梯度幅度值的结构相似度图像质量评价方法(GSIM)符合HVS的特性,且能评价严重模糊的降质图像,但计算复杂,不利于实时编码。本算法结合SAD和GSIM的优点,采用两者的结合作为失真度度量,并利用预测模式间的相关性进行帧内预测模式选择。取SAD的最优值和次优值,计算其差值,根据差值和阈值的比较判断是否需要GSIM计算,其中阈值的选择根据预测模式间相关性自适应确定。需要计算GSIM值时,根据GSIM的最优值和次优值的情况判断是否需要对帧内模式进行修正。实验结果表明,本算法较传统算法有较好的主观质量,编码时间增加很少。     

基于ARM的X波段雷达图像提取海面风向研究

为解决传统局部梯度法(LGM)从X-band雷达图像中提取海面风向时存在局限性和较大误差的问题,针对X-band雷达图像风场成像特征,提出基于自适应缩减法(ARM)的海面风向反演算法.首先,设计了一种自适应缩减算子,算子能够连续缩减图像,扩大了缩减后图像分辨率适应风条纹尺度的范围;然后,构建了自适应判断算法,根据由像元梯度直方图统计计算出的稳定系数来判断缩减后图像分辨率与风条纹尺度是否达到最佳,从而获得最优缩减率;最后,利用最优缩减率得到的像元梯度方向获得主梯度方向,根据风条纹特征提取出海面风向.通过岸基实验数据验证表明:ARM算法具有很好的性能,比传统LGM算法的海面风向反演精度提高了58.3%,在风速变化剧烈情况下也能得到稳定反演结果.     

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.     

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。     

结合人眼视觉综合感知差与r-g色域峰值偏差的彩色图像客观评价方法

针对图像色彩复原应用中对彩色图像质量评价的需求,在图像灰度直方图累计分布差的基础上,通过引入人眼视觉敏感度等修正因子,得到了直方图感知差的评价方法,并与图像的信息熵和平均梯度指标相结合,提出了基于综合感知差的评价方法以及将综合感知差与色域峰值偏差结合的无参考型彩色图像评价新方法.构建了不同光照条件下的标准彩色图像测试数据库,通过与传统的客观评价标准相比,新方法在图像亮度感知、色调信息和图像综合质量等方面均表现出与主观评价更高的一致性.     

基于结构信息相似度的线性投影灰度化算法

针对彩色图像灰度化过程中易丢失结构信息的问题, 提出一种基于结构信息相似度的灰度化算法. 首先在RGB色彩空间利用像素平均值和标准偏差值构造一幅对比图, 以保持彩色图像的对比度和亮度信息； 然后利用结构信息相似度评价指标衡量RGB通道图像与对比图间的相似程度； 最后将通道结构信息相似度值作为全局加权映射函数中的权重值, 获得最终的灰度图像. 该算法有效解决了其他典型灰度化算法中需求解目标函数, 导致算法复杂度高、 图像结构信息不自然的缺陷. 对Cadik和CSDD图像集的实验结果表明, 该算法优于一些已有典型灰度化算法, 能有效保留原始图像的对比度和结构信息, 可提高计算效率, 且输出的灰度化图像视觉感知自然, 主客观评价结果均较优.     

基于局部直方图均衡化的指纹方向图算法

针对低质量指纹图像的纹理信息和灰度梯度信息遭到严重破坏的问题,提出一种基于局部直方图均衡化的指纹方向图算法.此算法结合指纹谷点与其相邻脊点特有的灰度差规律,修改了经典直方图均衡化的累积分布函数,用于放大源图像的纹理信息,使图像趋于二值化.基于放大的纹理信息,采用改进的点方向图算法计算指纹的谷点方向,使用直方图块方向图法赋予脊点方向,同时校正谷点的点方向,得到完整的方向图.通过对FVC2006指纹库中的部分低质量图像的增强结果进行比较,此算法对低质量指纹图像的增强性能优于传统算法.     

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.