立体压缩图像的客观质量评价方法

针对立体图像的客观质量评价问题,提出了一种适合于立体压缩图像的质量评价方法．该方法基于平面图像的人类视觉系统评价模型,考虑了人类视觉系统的多通道特性和对比度敏感度特性,使用Contourlet变换实现多通道分解,将立体图像对的差值信号进行评价．实验结果表明,该方法得到的质量评价结果符合人眼视觉特性,与主观质量评价方法的一致性较好,能够客观反映压缩立体图像的质量．     

基于PSNR立体图像质量客观评价方法

立体图像技术的发展为其质量评价提出了新的课题．为此,以平面图像的客观评价方法PSNR为基础。通过分析人类立体视觉,提出了一种立体图像质量评价方法．该方法分两部分进行立方体图像质量评价,分别是图像质量客观评价与立体感觉客观评价．实验结果表明,该方法的评价结果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度．     

基于双目融合网络的立体图像质量评价

立体图像质量评价为3D技术的发展与应用提供了技术支撑.如何根据立体图像特点,构建更加符合立体视觉认知机制的立体图像质量评价模型,已成为该领域的关键问题之一.现有的立体图像质量评价方法要么先分别处理左右视图,然后结合左右视图质量得到立体图像质量分数;要么先对左右视图进行融合得到融合视图,然后评价平面的融合视图得到立体图像质量分数.事实上,大脑对立体视觉信号的处理是一个长期的复杂融合与处理的过程,并最终在视觉皮层完成对视觉信号的认知与判断.受大脑立体视觉认知机制的启发,本文提出一种基于双目融合网络的立体图像质量评价模型,实现了双目信息的多次融合与处理,模拟了大脑对双目信息进行处理和判决的视觉传导通路.所提出的双目融合网络包含左视图通道、右视图通道和融合通道,模拟立体视觉信息在视觉通路中的逐层并行处理过程;左右视图通道在网络中多次交互,模拟视觉通路中双目信息的多次融合与处理;网络末端的3个全连接层,模拟视觉信息经过视觉通路处理后复杂的质量判断过程.本文实验在两个公开立体图像库LIVE3D Phase Ⅰ和LIVE 3D Phase Ⅱ上进行,实验结果表明,该方法在对称与非对称失真立体图像上均能取得更好的结果,且较其他方法具有更强的普适性.     

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．     

基于图像视觉复杂度计算的分类信息隐藏图像库

在信息隐藏技术的研究中,目前还没有一个公认通用的信息隐藏实验图库,使得在对基于图像的信息隐藏算法进行评价时,缺少一个统一客观的图库作为基础。针对这一问题,提出了一种根据图像视觉复杂度建立图像库的方法。利用Watson视觉模型,通过对相邻像素块间视觉感知度变化的测量,定义了图像视觉复杂度计算模型。根据该模型,可以计算得到不同视觉复杂度的图像。仿真实验结果表明,以此计算模型得到的图像复杂度值与视觉主观感知基本一致。按照计算得到的图像复杂度的范围,可以从海量的图像中甄选不同复杂度值的图像作为实验用图。     

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.     

影响立体图像舒适度的饱和度范围测定

针对立体成像领域的视觉舒适度问题,结合人眼视觉系统的特性定量研究了饱和度因素对观看双目立体图像舒适度的影响．采用三级步长逼近法,通过大量主观实验定义了双目立体图像舒适饱和度匹配图和舒适饱和度差异图,得到了立体图像饱和度匹配范围,并进一步验证了两图的普适性,根据两图判定立体图像是否舒适的准确率达到92％．实验结果能够为立体图像舒适度的主客观评价提供依据．     

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。     

基于融合图像的无参考立体图像质量评价

长时间观看立体图像会导致视觉疲劳、恶心、头痛等不适感,如何结合人类的视觉特性对立体图像质量进行评价是近年来立体成像领域的研究热点.为此,本文提出了一种基于融合图像的无参考立体图像质量评价方法.为了更好地模拟人脑处理立体图像的过程,提出了一种先将左、右视图融合然后进行处理的融合图像算法.首先针对左、右视图分别在RGB 3个通道上进行Gabor滤波以模拟人眼的视觉多通道特性,获取其不同尺度和方向的结构特征,随后通过对比敏感度函数滤除图像的不重要频率信息,然后通过增益控制原理进行加权获得融合图像.相比之前无参考立体图像质量评价方法局限于提取手工裁剪的特征,本文采用直接将原始图像进行切块后,送入网络进行训练,让卷积神经网络自动地提取图像的特征,并且采用重叠切块的方法,相比于非重叠切块,重叠切块可以更好地保留相邻像素之间的关系,并且增加了训练的数据集.然而,与拥有几百万张图像组成的Imagenet数据库相比,立体图像数据库仅有几百张,而且构成图像的基向量是普适的,所以本文对在Imagenet数据库上训练好的Alexnet网络进行迁移学习,建立输入图像和输出质量值之间端到端的映射.迁移学习网络模型较传统卷积神经网络收敛快,而且具有更好的初始权重.最后,鉴于人眼在观看图像时总是倾向于从图像的中心开始寻找视觉注视点,然后其注意力由中央向四周递减,本文利用显著特性对图像小块的输出进行加权以更好地模拟人眼的视觉显著特性.在公开的LIVE3Dphase-Ⅰ、LIVE3Dphase-Ⅱ数据库上进行测试,结果表明本文所提方法在对称和非对称立体图像数据库上较其他方法均取得了较好的结果,能够与人类的主观感知保持良好的一致性.     

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。     

立体相机微距拍摄质量客观评价方法

在充分研究立体相机参数设置准则基础上,提出了一种立体相机微距拍摄质量的客观评价方法.结合平行和会聚相机不同的内部结构及成像规则,分别研究两种立体相机的内部参数和场景参数对拍摄质量的影响,通过大量主观实验,最终建立了立体相机微距拍摄质量客观评价模型.实验结果表明,所提出的评价模型与主观评价结果基本一致,能够反映立体相机微距拍摄质量的优劣.     

基于图像内容和双目特性的立体图像质量评价

为提高图像质量客观评价与主观评价的相关性,提出了一种基于图像内容和双目特性的立体图像质量评价方法。首先,分别对参考和失真图像的频域信息加权,提取感兴趣区域作为权重进行融合计算,得到基于图像内容的评价值;然后,利用拉普拉斯金字塔和双目加权模型实现对左右视点图像的逐层分解、融合,并重构合成图,得到基于双目特性的评价值;最后,结合两者得到立体图像质量评价值。以LIVE3D图像库为样本,将该方法与主观评价值作相关性分析。在相同条件下,对于五种失真类型的立体图像,其Spearman等级相关系数总体优于现有算法。结果表明,该评价方法对立体图像质量的预测结果与主观评价值具有较高的一致性。     

基于传播波方程的图像恢复质量客观评价方法的验证

图像恢复的质量评价可分为主观评价和客观评价两种．在实际应用中，原始图像是未知的。对此，现有的客观评价准则还很不完善，所以最常用的还是主观评价方法．对于匀速直线运动引起的图像模糊，已经提出了一种基于传播波方程的恢复方法及其恢复质量的客观评价准则。着重对该客观评价方法的实验结果进行报告与分析，验证其可行性、直观性和通用性。     

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.     

基于颜色协调性的典型场景彩色融合图像颜色质量评价

提出典型场景双波段彩色融合图像颜色协调性模型,实现图像颜色质量的无参考评价.通过衡量海天、绿色植物这类自然场景融合图像颜色与对应典型类记忆色的相似度,以及选择城镇建筑物图像的最佳色彩度范围,计算三种典型场景图像色彩与场景内容的协调性;在颜色组合协调性模型基础上,将颜色区域面积之和作为加权系数构造图像中不同大小颜色区域组合加权协调性模型.主观评价实验结果表明,综合这两方面提出的协调性模型计算结果与人眼主观感受具有较好的一致性,可以有效地对典型场景彩色融合图像颜色协调性进行客观评价.     

光轴外扩式布置的双目相机图像立体校正

摘要： 针对宽视野光轴外扩式布置双目图像采集和显示系统的图像立体校正问题,利用三维重建误差,提出了一种基于双目图像视差特性的立体校正方法.在分析光轴外扩式布置双目相机图像视差特性的基础上,针对相机光心与显示投影中心间的位置误差和相机光轴与显示视轴间的角度误差,建立图像仿射变换、水平视差畸变和垂直视差的校正函数,利用一组空间采样点的三维重投影误差作为目标函数通过优化方法求解校正参数.仿真实验表明：在视轴外扩夹角为30°时,本方法可以有效地消除光心位置误差和光轴角度误差对图像视差造成的影响.真实图像校正实验表明：校正后的图像水平畸变小,在显示宽视野双目图像时,能保持正确的三维立体感.
关键词：中图分类号：文献标志码： A     

机器人双目图像实时立体匹配算法

针对移动机器人平台上的双目视觉深度信息获取问题,研究了一种适用于动态图像序列的双目图像立体匹配算法.采用成熟的半全局立体匹配算法对图像快速立体匹配;分析了在复杂环境下的运动平台上完成立体匹配所面临的主要噪声干扰,包括白斑噪声和断层闪烁噪声;为此,分别提出了白斑滤波算法和视差图时间域滤波方法以抑制这两种噪声.试验结果表明,所提出的算法能够有效抑制动态双目图像在立体匹配时的噪声干扰,最终能够实时获得连续清晰的视差图序列.