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．     

立体电视中对比灵敏度方程的影响因素

在开关眼镜式和偏振光眼镜式2种立体液晶电视中进行视觉感知实验,通过改变测试图像的景深和空间频率,研究了眼镜式立体电视中立体图像的视差对人眼对比灵敏度感知阈值的影响.实验中共选用3种景深和10种空间频率的图像.实验结果表明,液晶电视中显示的二维图像与传统成像方法显示的二维图像在不同空间频率处对人眼对比灵敏度阈值的影响不同.2种立体液晶电视中三维模式下显示的立体图像和二维模式下显示的平面图像,对人眼对比灵敏度阈值有显著性影响.但在三维显示模式下,不同景深的立体图像对人眼对比灵敏度感知阈值的影响不显著.     

人眼明度视觉空间频率传递特性的研究

为描述人眼视觉系统对空间复杂颜色刺激的信息处理机制,研究人眼视觉系统空间频率信息传递的多通道特性.设计心理物理实验,测量人眼视觉系统在感知均匀色空间CIELAB明度通道上的对比度敏感度数据.实验选取明度轴上5个明度值作为颜色样本,制作明度对比度随正弦波频率调制的图像刺激序列,挑选正常视觉观察者,采集5个明度样本的12个空间频率的对比度敏感度数据.对实验数据进行相关性分析发现:单个明度样本的不同空间频率对应的观察值之间是非线性相关的;随着明度样本数量增多,观察值之间的线性相关性增强.因此,人眼视觉系统对明度颜色通道的信息处理机制可用线性模型描述;明度颜色通道的空间频率传递特性可用3条空间频率调谐曲线表征;3条空间频率调谐曲线作用的频段不同,峰值不同,表现了人眼视觉系统具有不同的空间频率感受野.      

视频图像关注度区域提取算法研究简

人眼视觉具有选择注意特性,视觉场景中不同区域对人眼视觉的刺激不同,利用人眼视觉的这种特性。将视频图像中人眼重点关注的区域提取出来为视觉感知编码奠定基础。本文首先详细介绍了人眼视觉关注度的基本理论及国内外的研究现状,接着,重点分析研究Itti视觉关注度模型及改进模型在视频图像编码中的应用,最后,对视觉关注度模型发展进行分析。     

可见光与红外灰度融合图像感知对比度客观评价

如何客观有效地评价融合图像质量,是融合技术发展与装备应用面临的一个关键问题.图像对比度是衡量双波段灰度融合质量的一项重要的评价指标.针对目前的图像对比度客观计算模型没有充分反映人眼视觉特性,从而影响模型计算结果与人眼视觉感受的一致性的问题.在各向同性局部对比度计算模型基础上,引入人眼视觉的亮度掩盖特性,提出图像感知对比度客观评价模型.使用模拟灰度图像以及人眼主观评价实验得到的15组不同真实场景融合图像的对比度评价数据来验证客观计算模型.结果表明,相比于4种经典的对比度客观评价模型,建立的图像感知对比度模型评价结果更符合人眼视觉感受,可以有效实现双波段灰度融合图像感知对比度的客观评价.      

人眼对比度敏感视觉特性研究综述

人眼视觉特性的测量及其在图像技术中的应用成为近些年研究的热点。首先探讨了人眼视觉特性的测量,然后理论分析研究其模型,再根据人眼视觉特性研究其在图像编码、压缩处理等技术中的应用,从而为人眼视觉特性在数字图像技术中的应用提供理论基础和技术支持。     

基于人眼视觉系统的运动图像视觉感知模拟

讨论了人眼在观看平板显示屏上运动图像时视觉失真的产生原因,并通过视觉感知实验对已有的视觉感知模型进行了修正,提出了将空间积分的影响加入到视觉感知模型中的改进方法.本文还利用该模型对一些显示屏上运动图像的视觉感知过程进行了模拟,结果表明,采用本文提出的模型获得的运动图像的视觉感知效果图更加接近人眼实际所观测到的图像.本文提出的视觉感知模型以及相关的软件模拟结果为进一步优化显示器件的驱动方法提供了评估手段.     

一种基于图像边缘检测的隐写算法

根据人眼视觉感知特性,提出一种利用边缘检测理论计算容量因子的图像隐写算法.该算法通过像素间的相关性来计算某像素的边缘特性,根据人眼对边缘区域的改动较不敏感这一特性,确定该像素的容量因子,从而控制隐写容量.实验结果表明,该隐写算法具有较大的隐写容量,同时较好地保持了含密图像的不可感知性.     

一种基于S-CIELAB的图像质量评价模型

在图像质量评价中加入人眼视觉系统特性能够提高其评价性能。S—CIELAB是一个在考虑了人眼视觉系统的空间模糊特性基础上计算彩色图像色差的模型。文章研究了采用S—CIELAB模型来评价图像质量的方法，对JPEG2000压缩图像与原图像失真度的预测结果与视觉评价基本一致。     

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。     

形态小波和对比敏感度函数结合的图像融合算法

提出了基于形态小波MW(Morphological Wavelet)和对比敏感度函数CSF(Contrast Sensitivity Function)的图像融合算法,并采用该算法对异类故障谱图进行了图像融合.融合结果表明,采用该算法融合后的图像更符合人眼的视觉特性,图像信息量和空间频率更大,图像更清晰,这说明基于MW-CSF图像融合算法进行图像融合是有效的.     

光学4f系统的图像空间频率特性

为将光学小波变换应用于图像压缩,分析光学4f系统中图像实现方式和图像采集对图像空间频率特性的影响,研究图像频域能量集中特性及其在光学4f系统中的表现,提出光学4f系统中图像空间频率特性的相关计算方法。理论分析、仿真计算和光学实验结果表明:用于图像压缩的光学小波变换在频谱面上的空间滤波范围受到输入图像尺寸、近轴条件、光学4f系统的器件采样特性、图像频域能量集中度以及系统噪声的影响,应根据实际光学4f系统选择合适的光学小波变换的空间滤波范围。实验结果验证了方法和结论的正确性。     

一种基于人类视觉系统的彩色图像水印算法

将彩色载体图像在YIQ空间的Y分量进行三级小波分解,将空域的水印信息的高低位分段处理,并用伪随机序列与水印信息各位分别异或进行加密,按照人类视觉特性分别以不同的权重嵌入载体图像的频域中.实验结果表明,在面对大信息量的彩色水印信息时,使用这种方法嵌入的水印信息具有良好的不可见性和安全性,同时鲁棒性良好,能够抵挡常见的滤波、剪切、加噪声及压缩等攻击方式.     

人眼动态视觉特性分析

人眼作为电视系统的接收终端,其视沉特性直接决定着对电视系统的特性要求;也是对电视图象信号进行频带压缩处理的基础,本文基于人眼的视觉特性,提出了人眼视觉响应模型,分析了人眼动态视觉特性,分析表明,由于视觉残留的影响,人眼对活动图象的空间分辨力将降低,而对时变图象则表现为对层次的分辨力下降,其结果都降低了对单幅图象的有效息信量,从而为对视频图象信号的频带压缩提供了可能。     

基于视觉感知的立体图像零水印算法研究

人眼感知立体图像,主要是对图像内容和深度信息的感知,而视点之间的差异是形成立体图像深度感知的一个重要原因。本文基于人眼视觉感知特性,提出了视点零水印和视差零水印算法,视点零水印将视点图像的亮度Y分量分块做DCT变换,并根据DCT域中低频系数的大小关系来构造视点零水印,提高了水印的鲁棒性和不可见性;视差零水印通过求取左右视图的视差值,搜索得到左右视图的匹配区域,根据匹配区域内左右图像块的DC系数大小关系来构造视差零水印。统计两类零水印恢复率,达到对立体图像质量和立体感知质量客观评价的目的。实验结果表明,该水印算法具有良好的鲁棒性和不可见性,通过水印恢复率客观评价图像质量和立体感知质量,与人眼主观评价具有一致性。     

多模态医学图像融合图像质量评估

目前大多数的质量评估算法都应用于自然图像的融合场景,缺乏专用评价的医学图像数据集及多模态医学融合图像的质量评估算法。针对此问题,利用17种经典的医学图像融合方法构建医学图像主观数据集,解决无专用评价数据集的问题;提出一种基于色彩相似度(color similarity,CS)和信息相似度(information similarity,IS)的客观医学图像质量评价方法。将CS模块用于测量局部颜色失真,在传统的池化层上添加背景分离模块使其适用于医学图像多背景干扰特性;将IS模块用于衡量信息失真,改进图像熵的计算方法,添加过滤模块以剔除图像噪声。实验结果表明,所提方法的预测值和主观数据集客观评分具有更好的一致性,更符合人类视觉系统。     

基于视网膜中央凹视觉的生产监控图像处理方法

在面向生产现场的远程视频监控系统中,视频图像的庞大数据量与系统的处理能力和网络带宽条件往往容易形成冲突,而繁杂冗余的现场视觉信息也难以符合生产监控的需求。该文提出了一种基于视网膜中央凹视觉的生产监控图像处理方法,从生产监控的特点和需求出发,模仿人眼的视觉感知特性对视频图像进行空间变分辨率转换,从而降低数据量并实现对监控效用信息(MEI)的筛选。实验结果表明,该方法能够帮助远程视频监控系统有效降低视频传输码率,在保证系统实时性的同时提高了生产监控的效率。