基于梯度的结构相似度的图像质量评价方法

虽然基于结构信息的图像质量评价方法——结构相似度（SSIM）模型结构简单、评价性能优于峰值信噪比（PSNR）或均方误差（MSE）模型,但SSIM模型不能较好地评价严重模糊的降质图像．文中提出了一种基于梯度的结构相似度（GSSIM）图像质量评价方法,该方法将梯度作为图像的主要结构信息．实验结果表明,GSSIM模型比SSIM和PSNR（MSE）模型更符合人眼视觉系统特性,能较好地评价模糊图像的质量．     

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）。     

Objective Image Fusion Quality Evaluation Using Structural Similarity

Objective evaluations of fused images are important in comparing the performance of different image fusion algorithms. This paper describes a structural similarity metric that does not use a reference image for image fusion evaluations. The metric is based on the universal image quality index and addresses not only the similarities between the input images and the fused image, but also the similarities among the input images. The evaluation process distinguishes between complementary information and redundant information using similarities among the input images. The metric uses the information classification to estimate how much structural similarity is preserved in the fused image. Tests demonstrate that the metric correlates well with subjective evaluations of the fused images.     

基于颜色相似系数的彩色图像分割方法

基于两种像素之间颜色相似系数的计算,根据设定的阈值来判断两种颜色是否具有相似性·计算在RGB颜色空间进行,省去了其他分割方法中的颜色空间转换过程·为提高图像分割过程的效率,采用了改进的区域生长法实现整个彩色图像的分割·实验结果表明,本方法可对彩色图像进行有效的分割,符合人类视觉感知特性,适合于不同的应用目的·     

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.     

基于灰度相似性的图像融合质量评估标准

基于MI和SSIM的图像评估方法很多,但它们在评估的效果与质量上准确度不够,针对不足之处,提出了一种新的图像融合质量评估标准,其基于灰度相似性并利用Minkovski距离的颜色似然偶数来对图像的融合效果进行评估.实验结果表明,利用该方法,对图像进行融合评估时,效果优于目前同类的大多数评估方法.     

一种基于色差的彩色图像的边缘检测方法

传统的边缘检测方法大都是基于灰度图像的,这就不能充分利用彩色图像的全部信息。文章提出了一种基于色差的彩色图像的边缘检测方法,它能快速准确地检测到图像的边缘,具有低的错判率和较高的效率,优于传统基于灰度的边缘检测方法。     

图像相似性计算的级联小波变换

研究图像不同幅度局部(子图像)小波变换之间的关系,分析这种关系下的图像相似性.首先用小波矩阵表示推导子图像小波变换之间的级联关系,在此基础上研究基于级联小波变换的线性相似性.最后以特定类型的医学图像为对象,研究子图像之间和k 规格小波相似性测度,并讨论相应的相似性测度算法.数值实验结果表明,CT、MRI图像中相邻子图像之间具有很高的线性相似性.     

一种基于纹理的图象相似性度量模型

关于图象间的相似性应用于图象数据库中图象的检索存取,作者提出了一种用于多纹理图象的图象相似性度量的模型;描述了该模型的定义和计算方法,给出了试验结果和分析了它的有效性．     

基于分数阶微分的图像质量评价

基于感觉容量的图像质量评价算法(SC)计算简单、性能良好。它的图像细节用拉普拉斯变换系数表示,但拉普拉斯变换对噪声敏感,而分数阶微分可以提升信号中高频成分,且对噪声不敏感。文中提出了一种基于分数阶微分(FDSC)的图像质量评价方法,该方法将分数阶微分取代SC模型中的拉普拉斯变换。实验结果表明,FDSC模型与LIVE图库上差异主观评价分(DMOS)的线性相关性优于PSNR、SC和结构相似度算法。     

基于结构相似的改进SIFT图像复制 粘贴篡改检测

基于SIFT算法的复制-粘贴篡改检测方法中用广义2NN测试获得的匹配点对存在错误匹配,产生误匹配点,针对这一问题,提出了一种利用匹配点对间的结构相似性对广义2NN测试得到的匹配点对进行提纯,剔除误匹配点对,提高匹配正确率;误匹配点对的剔除,减少了匹配点对,使后续的聚类和几何评估操作减少了时间,由此提高了整个算法的执行效率;实验表明改进算法性能有较大提升。     

基于均匀色差空间向量分解模型的彩色图像质量评价方法

针对三要素(亮度、色调和饱和度)空间方法缺乏视觉均匀色差思想的支持,而均匀色差空间方法又需要其他有效评价模型的补充,该文立足于图像的两个基本属性,即光特性(亮度、色调和饱和度)和结构特点,结合反映彩色空间特性的均匀色差空间模型以及空间向量分解模型,提出了均匀色差空间向量分解模型.实验结果表明基于均匀色差空间向量分解模型较传统评价方法和单项模型更能够全面地评价彩色图像质量.     

一种奇异值与其向量联合评估图像质量的测度

提出一种新的利用奇异值分解来评估全参考图像质量的测度.该测度联合使用奇异向量和奇异值,试图从能量和一种新的结构来评估图像失真.理论分析表明,该测度不仅能评估图像的局部误差,而且能评价图像的全局误差.仿真实验表明,与传统的算法相比,该测度能更有效地评估失真图像,尤其是噪声图像的质量,且与人眼的主观评价更加一致.     

基于主色色差的彩色图像边缘检测方法

图像边缘是图像重要特征之一,传统的边缘检测方法大都基于灰度图像,将彩色图像转为灰度图像后进行边缘检测不能充分利用彩色图像信息,而基于非均匀空间的彩色图像边缘检测方法也会造成信息丢失。文章提出了一种基于均匀颜色空间CIE1976L*a*b*空间色差的彩色图像边缘检测方法,充分考虑了颜色矢量距离差异和颜色矢量方向差异,能够比较准确的检测到彩色图像的边缘,优于基于灰度和非均匀颜色空间的边缘检测方法。     

基于彩色空间视觉相似分解的图像质量评价方法

针对视觉感知和结构化图像质量评价方法中均存在与视觉感受不吻合的现象,在建立亮度空间视觉相似分解方法的基础上,依据韦伯定律的基本概念并将其扩展到RGB三基色彩色空间,由此提出了一种基于彩色空间视觉相似分解的图像质量评价方法.该方法在保证误差图像和标准图像间的形状和色彩均完全相似的基础上,将误差图像分解为均值分量、交变相似分量和交变无关分量.由于这三个分量在视觉感受上截然不同,从而依据对视觉感知差异起到主导作用的交变无关分量来评价彩色图像质量.实验结果表明,该彩色空间图像质量评价模型与主观视觉感受吻合较好.     

基于差值图像及肤色特征的人脸定位方法

该文提出一种用于安保监控系统中提取人脸的实用有效方法。该方法利用运动序列图像之间的差分图像,检测出运动目标区域,得到运动目标子图像,剔除大部分静止背景的干扰。随后对于图像进行肤色映射,得到二值图像,对二值图像进行水平和垂直投影,确定人脸的左右边界和上下边界,从而得到人脸的准确定位。该方法在工程上有效且计算量较少,可以达到实时需要。     

基于图像信息相关性的质量评价方法

图像质量评价是图像工程的重要内容之一,在图像通信过程中起着举足轻重的作用。评价方法一般来说可分为客观质量评价方法和主观评价方法。文中分析了传统的MSE和MOS图像质量评价方法及其一些缺点,在分析图像信息和相关性理论基础之上,通过对基于结构失真的图像质量评价方法的深入分析,提出了一种对结构失真评价方法进行改进的图像质量评价方法,实验证明所提出的改进方法与人的主观视觉质量具有一致性。     

一种静止图像质量评价指标

介绍一种新的静止图像质量评价算法,其数学模型的建立依据为：图像总的失真主要由相关损失、对比度失真和亮度损失3方面造成。该方法性能高于常用的均方误差和峰值信噪比图像质量评价方法,且简单有效。用此法对静止图像压缩中解压图像的质量进行评价,其结果与人眼的感知评价保持较好的一致。     

一种基于视觉加权处理的图像质量评价方法

本文提出了一种新的图像质量客观评价方法－－视觉加权均方误差（ＷＭＳＥ）,该方法以归一化均方误差为基础,结合人眼视觉特性,采用子带分割和视觉加权等处理方法,使评价结果与ＣＣＩＲ５００标准的主观评价相吻合,实现了主观评价客观化的目标,对加噪后的降质图像进行实验的结果表明,该方法是有效的,可靠的,且易于实现。     

基于RGB颜色向量的二维彩色图像卡通风格渲染

提出了一种二维彩色图像卡通风格化渲染方法。利用RGB颜色向量具有较准确地划分区域的特点,对彩色图像进行分割;利用卡通图分析实验得到的常用颜色值进行区域填色,使得区域颜色均一。对冗余边缘采用分类修正。实验结果表明,该算法的渲染效果接近于卡通风格,适合卡通动画和个性化照片等领域的应用。