一种彩色图像压缩编码改进方法

在分析以往灰度图像及彩色图像压缩方法的基础上,把彩色图像从RGB色彩空间转变到YUV色彩空间,充分利用彩色图像三分量之间的相关性,对其中Y主分量进行小波变换编码,其它两次分量(U、V分量)进行DCT编解码;并利用人类视觉特性和网络特性,提出了一种编码速度快、信噪比高、压缩比高的算法。     

连续性健美操动作图像视觉误差校正方法分析

为了解决传统方法校正后图像容易出现模糊或锯齿效应,视觉误差校正效果不好的问题,研究了一种新的连续性健美操动作图像视觉误差校正方法。通过JAI相机(丹麦)逐行扫描电荷耦合器件(CCD)相机转换成视频信号,得到的信号通过图像采集卡采集,转化成PC机可处理的数字信号,通过全息投影获取连续性健美操动作图像。按照视觉误差完成对图像像素集视差函数的配准,通过向量量化技术实现对图像的亚像素级模板匹配,对经处理的连续性健美操动作图像进行分形编码处理,为视觉误差校正提供依据。对连续性健美操动作图像进行编码和解码处理,求出和原始图像间的误差,获取误差图像,对其进行插值处理,获取误差补偿结果,实现连续性健美操动作图像视觉误差校正。结果表明:经所提方法处理后的图像无显著的视觉误差,峰值信噪比和结构相似性很高。可见所提方法主观和客观评价结果好。     

一种基于视觉模型的图像编码方法

提出了一种新的图像压缩编码方法，根据视觉的生理学和心理学特性，设计一组与编码图像无关且对人眼有意义的模块（视觉模块），利用这些模块对分块子图作匹配。该方法提供了与视觉相一致的较好的图像质量，压缩比与矢量量化相近。由于采用了简单的匹配算法，大大降低了编码的复杂性，此方法适于实时应用场合。     

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．     

基于视觉掩蔽特性的渐进图像传输方法

用小波变换与人眼视觉的掩蔽特性相结合,改进了传统图像渐进传输算法.当通过窄带连接进行图像传输时,在主观视觉图像质量不丢失的前提下,减少了图像传输的数据量,提高了图像传输效率.仿真实验表明,使用该方法比一般图像渐进传输方法更优.     

具有伪装图像像素不扩展的(2,2)视觉密码方案

针对视觉密码具有扩展度大, 分享为毫无意义的随机二值图像的问题, 提出了一种具有伪装图像的像素不扩展的（2,2）视觉密码方案。该方案对秘密图像分享时, 等概率随机抽取基本矩阵的一列, 然后将所得向量的每个元素分配给相应的分享图像。该方法用白色像素在恢复图像的黑色区域和白色区域出现频率的不同区分黑色和白色, 白像素在白色区域出现的频率比在黑色区域出现的频率高。解密后的秘密图像具有很好的视觉效果和安全性, 实验结果证实了该方案的有效性。     

符合人眼视觉特性的焊缝射线数字图像增强方法

针对焊缝射线检测数字图像的灰度低、对比度低的问题,提出了一种符合人眼视觉特性的图像增强方法.该算法先标定数字化仪器,得到各种数字化条件下的黑度与灰度关系.其次,根据成像条件得到待处理图像的成像特性,通过该成像特性的2个极点来获得图像处理的目标特性.最后,利用由成像特性和目标特性得到的图像灰度级映射变换函数,对图像进行了空域增强处理.实验结果表明,该算法将原图的灰度级差异从145提高到157,使原图平均灰度级从35提高到120.与线性变换算法相比,该算法没有产生信息丢失;与直方图均衡算法相比,该算法将图像平均灰度级提高到120且属于人眼敏感的范围.     

模糊聚类分析在数字水印算法设计中的应用

基于人眼的视觉系统(HVS),将模糊聚类分析的的基本思想应用于静态图像数字水印算法设计。该算法根据模糊聚类分析思想,结合人眼特性将图像中的像素点进行分类,自适应的确定水印的嵌入位置。并可根据实际用途要求,确定分类数,按不同要求对图像像素进行分类选择,在现有技术条件下即可实现一种乃至多种水印的嵌入,更具广泛应用性。     

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。     

一种基于人眼视觉特性的医学图像增强方法

在数字化X光影像仪中,图像信息是通过医生的视觉来获取的, 所以在图像处理中, 应充分考虑人眼的视觉特性.从人眼视觉的生理特性和人的心理特性出发, 测试分析了图像的灰度分辨能力和图像结构的敏感性.根据测试结果总结了在复杂背景下视觉对目标的分辨能力, 建立了相应的数学模型和具体实现方法.将该方法应用于X光图像处理系统中, 提高了图像质量, 增加了医生诊断的准确性.