基于2D视觉注意模型的全参考图像质量评价方法

为进一步提高视频图像质量评价主客观的一致性, 提出一种基于2D视觉注意模型的全参考质量评价方法。将2D视觉注意模型与PSNR(Peak Signal to Noise Ratio)、 SSIM（Structural Similarity Index Method）、 GSSIM(Gradient based Structural Similarity Index Method)评价方法相结合, 进行视频图像质量评价。实验结果表明, 该方法对图像质量评价较原PSNR、SSIM、GSSIM方法更有效; 在LIVE数据库上得到的Pearson、Spearman相关系数分别为0.903 5和0.903 1; 较其他评价方法原理简单, 计算复杂度较低, 且性能较优, 具有很好的评价效果。     

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。     

一种基于HVS模型的图像质量信噪比评价方法

从研究人体视觉系统的角度出发,给出了一种基于人体视觉系统HVS模型的客观图像质量评价方法,提出了基于HVS模型的SNR和PSNR评价标准,并给出了对典型图像的评测结果,同时也验证了与主观评价结果的一致性。     

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.     

基于时域结构的二值图像质量评价

提出基于时域分层结构的图像质量评价方法，认为分层结构矩阵由细节到抽象的过程反映了人类视觉抓取信息的过程．先提取图像分层结构，计算降质前后图像结构矩阵对等层的互相关，然后对不同结构层赋予相应的层次因子以反映视觉对轮廓的敏感程度，最后加权累计整幅图像的结构相关SC（Structure Correhtlon）．实验证明SC可以代表降质图像与原图像的相似程度，能保证客观判断与主观视觉结果的一致性．图6，表2，参10．     

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。     

Framelet变换结合HSV的多模态图像融合方法

为了获得轮廓清晰、细节丰富的多模态医学图像融合结果,提出framelet变换结合人类视觉系统(HVS)的图像融合方法.首先,将所有输入图像分解为低频和高频图像;然后,根据不同频率图像的物理意义融合图像和人类视觉系统,提出两种基于HVS的图像融合规则,分别用于融合低频和高频图像,即使用可见性融合方法融合低频图像,使用HVS模型的纹理信息融合高频图像;最后,通过反变换将所有framelet变换图像重建为融合图像.实验采用CT/MRI两种模态的脑部图像,以及老年痴呆临床PET/MRI图像,与主成分分析法、对比度法、梯度金字塔法、小波变换法和轮廓变换法相比,提出的方法融合结果在熵、互信息等多个评估标准上均有较大提升,可视化信息更加丰富.     

基于梯度局部一致性的自适应Bayer模式彩色图像恢复算法

基于图像局部梯度具有明显一致性先验,提出了一种基于梯度局部一致性的自适应Bayer模式彩色图像恢复算法。算法在恢复绿色通道时首先从垂直和水平两个方向的进行插值,得到候选插值结果。然后根据彩色通道结构相似的特点,提出利用多通道梯度线性加权估计图像局部梯度,并利用引导滤波实现用时域图像边缘结构对图像局部梯度进行一致化校验,从而提高边缘估计的精度。然后将一致化校验后的梯度特征与候选插值进行自适应融合得到最终绿色通道插值。最后依据图像通道之间的结构相似性先验,利用绿色通道结构细节实现对红色和蓝色通道重构图像的修正,从而恢复完整的去马赛克彩色图像。通过在Kodak和IMAX两个数据库进行的有效性验证,并与其他最新方法进行的性能对比,结果表明恢复图像主观视觉特性和客观评价指标都优于传统方法。此外,由于不涉及迭代和网络训练,具有高效性。     

基于视觉感知与梯度域的遥感图像对比度增强变分模型

基于视觉感知增强变分模型与梯度域增强变分模型,提出了一种新的遥感图像对比度增强变分模型.首先,定义梯度增强项为一个高斯增强函数,该函数利用高斯滤波器对图像进行预处理,以克服梯度对噪声敏感的不足,并根据图像中各点梯度信息自适应地选择保持或者放大原图像的梯度信息.然后,将梯度增强项引入到视觉感知增强模型中,以提高图像对比度并保持更多细节信息.最后,利用梯度下降流法最小化模型的能量泛函并采用数值化方法获取最优解.从全局和局部对比度增强两个方面验证了所提模型的有效性.实验结果表明,相对于现有其他增强变分模型,局部对比度增强模型能够取得更好的主观视觉效果和客观性能评价指标.     

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.      

基于双向循环网络的变色龙视觉超分辨率图像重建

针对使用均方误差（Mean Square Error,MSE）作为目标损失函数，导致重建的超分辨率图像在失真与感知质量上难以兼得的问题，提出基于双向循环网络的变色龙视觉重建模型（Super-resolution Bidirectional Recurrent Neural Network,SRBRNN）以改善重建效果.首先，鉴于变色龙可以同时注视两个不同方向的非凡视觉功能，SRBRNN模型借助双向循环神经网络结合序列演进前向与反向给输出提供不同方向时间信息的思想，实现重建过程中失真与感知质量的兼顾；其次，SRBRNN模型定义了特征演进和退化序列，并设计了低分辨率图像到高分辨率图像演进和高分辨率图像到低分辨率图像退化网络，将演进网络和退化网络对应应用为原双向循环网络的前向循环和反向循环网络；最后，利用双向循环机制重建超分辨率特征.用SRBRNN算法在Set5、Set14、BSD100基准测试集上进行实验，实验结果表明在峰值信噪比(Peak Signal to Noise Ratio,PSNR)和结构相似性(Structural Similarity, SSIM)评估指标及主观质量评分上，...     

VTC-KSVD:一种融合视觉特征与标签一致性的多标签图像标注方法

提出一种融合视觉特征及标签一致性的多标签图像标注方法VTC-KSVD.首先通过K均值奇异值分解（KSVD）法建立图像的标签一致性模型TC-KSVD,然后将多视图特征融合在该模型中.该方法既利用了训练样本的类标与编码系数的判别式模型,又利用了训练样本的标签与编码系数的关系,增加了字典的判别性,提高了标注性能.在Corel5K数据集上的实验结果表明,融合了多视图视觉特征与标签一致性的VTC-KSVD方法可以较为准确地找到视觉特征与语义特征均相似的图像近邻,能明显提升多标签图像的标注性能,并能有效缓解训练数据有限而引起的稀疏性问题.      

考虑结构一致性和内容完整性的重定向图像质量评价

针对适应不同宽高比显示设备全屏显示的重定向图像的视觉质量问题,提出了一种基于像素级结构一致性和内容完整性的重定向图像质量评价模型。该模型首先使用后向配准建立重定向图像和参考图像之间的像素级对应关系;其次考虑到注意力转移的问题,采用像素级宽高比相似性偏差指数计算重定向图像在显著区域和全局的结构一致性,并利用图像组成变化获取图像内容完整性;最后通过内容完整性和结构一致性的线性组合实现重定向图像质量评价。实验结果表明,提出的模型不仅对重定向图像质量评价的效果好,而且可以在内容完整性和结构一致性的二维评估图中观察不同重定向算法的行为,适用于重定向算法比较、选择和优化。     

基于人类视觉系统的特征相似性图像质量评价

为克服现有特征相似性(FSIM)图像质量评价算法对图像信息无序部分及边缘信息度量能力的不足,利用人类视觉系统的内在推导机制,提出基于人类视觉系统的特征相似性图像质量评价算法HFSIM.该算法采用自回归预测模型分解并解读图像内容的预测部分和无序部分;联合FSIM与边缘结构相似性算法度量预测部分,采用多尺度峰值信噪比(PSNR)度量无序部分的衰减情况,最后根据噪声能量融合图像信息预测部分与无序部分的评价结果得到图像质量评价.在6个公开基准数据库上的实验结果表明,该算法与人类主观感知具有高度的一致性,且在各类型失真图像的评价上具有较好的性能.     

基于多尺度Retinex和小波变换的彩色图像融合方法

提出了一种基于多尺度Retinex算法和小波变换的彩色图像融合方法.用MSR算法对彩色图像进行增强,可以显著提高暗区内的细节,但色彩却存在失真现象.将源图像与增强后的图像采用小波变换进行融合,可以将源图像的色彩及增强图像内的阴影细节都能很好地集中于融合图像中,使融合后的图像阴影内的细节清晰,并且色彩自然.用信息熵和基于人类视觉系统（HVS）的质量度量规则来对图像进行客观评价,实验表明,融合图像的熵值最大也最符合人类视觉系统.     

基于人类视觉系统的图像信息隐藏技术研究

Internet上的保密通信和数字产品版权保护方面的强烈需求,已成为信息隐藏技术研究的强大推动力.主要针对数字图像,探讨了人类视觉系统（HVS）在信息隐藏方面的应用.首先介绍了信息隐藏技术的基本模型与特性,接着述说了HVS的构成、特性以及图像质量评价方法.在此基础上,对空域法中的最不重要位（LSB）算法提出了改进并加以实现.     

复杂信息界面视觉搜索效能量化评估方法与模型

未来战争具有高复杂性,来自战场复杂信息界面的大量视觉信息输入对决策人员带来巨大挑战。立足人类视觉信息感知特点和视觉显著性机制相关理论,提出以色调、饱和度、明度、图像梯度等关键视觉信息感知特征为自变量的评估方法,采用复杂影像地图下的目标识别任务,建立以视觉搜索响应时为指标的视觉搜索效能量化评估模型。实验结果表明,基于3种地貌（城市、海洋、高原）下不同对比度和亮度的441张影像地图实验数据生成的量化模型,可以良好地拟合被试的行为响应时（R2= 0.232,p<0.001）。