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.     

基于频域的结构相似度的图像质量评价方法

基于结构相似度信息(SSIM)的图像质量评价方法结构简单、评价性能优于峰值信噪比(PSNR),但是在研究中发现SSIM不能很好地评价严重模糊的图像。该文提出一种基于频域的结构相似度(FSSIM)的图像质量评价方法。该方法将频域信息作为图像的主要结构信息,根据人眼视觉系统(HVS)对不同频率分量的敏感程度不同,对离散余弦变换后的各频率分量加权后得到图像的频域函数。由频域函数、亮度函数和对比度函数计算得到结构相似度。实验结果表明,FSSIM比SSIM和PSNR更符合人眼视觉系统特性,能较好的评价图像质量。     

一种与亮度细节相关的图像质量评价方法

由于图像质量取决于主观视觉标准,基于HVS模型分析图像质量的方法,逐步成为图像质量评价的一个新的活跃研究方向。文章基于JND思路,采用建立正交变换库的方法,将图像划分为不同的频带,获取对应频带下的亮度细节视觉阈值,建立亮度细节损伤因子,确定与图像亮度细节相关的质量评价方法;实验方法扩展了视觉多通道特性的分析方法,对应正交变换亮度细节视觉阈值的结果,可以提供图像质量评价参考使用。     

基于频域的结构相似度的图像质量评价方法

基于结构相似度信息(SSIM)的图像质量评价方法结构简单、评价性能优于峰值信噪比(PSNR),但是在研究中发现SSIM不能很好地评价严重模糊的图像。该文提出一种基于频域的结构相似度(FSSIM)的图像质量评价方法。该方法将频域信息作为图像的主要结构信息,根据人眼视觉系统(HVS)对不同频率分量的敏感程度不同,对离散余弦变换后的各频率分量加权后得到图像的频域函数。由频域函数、亮度函数和对比度函数计算得到结构相似度。实验结果表明,FSSIM比SSIM和PSNR更符合人眼视觉系统特性,能较好的评价图像质量。     

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.     

精密视觉测量中照明对图像质量的影响

为了达到自动控制光源、保障测量精度的目的,研究了视觉检测系统中不同光源照明方式与照度对图像质量的影响规律,探明了图像质量与测量精度的内在关系.通过实验,对不同照明方式下的图像质量评价系统进行了建模,并提出了一种评价图像质量的方法,即在透射照明方式下,以图像对比度为评价指标;在反射照明方式下,以图像低频分量比为评价指标,通过计算图像对比度和低频分量比是否达到一定阈值来评价图像质量,并以此控制光源照度,保证测量精度在允许范围.     

基于Gabor滤波的辐射状模糊图像质量评价方法

针对相向运动成像的辐射状模糊图像,提出了基于Gabor滤波的图像对比度相似度图像质量评价方法.该方法利用对数极坐标Gabor滤波器模拟人眼视觉系统处理图像的方式,实现对图像频率和方位角同时滤波的功能.结果表明,该方法的评价结果与主观评价结果的相关系数达到0.95,是一种评价辐射状模糊图像质量的有效方法.     

基于视觉特性的无参考型遥感图像质量评价方法

影响遥感图像成像质量的主要是模糊和噪声这2种失真因素,二者在空域和频域互相影响互相抑制,因此很难对同时存在这2种失真的遥感图像进行客观图像质量评价。该文利用人类视觉系统对模糊和噪声两种激励的响应特性不同,结合结构相似性度量方法,提出了一种基于视觉特性的无参考型图像质量评价方法。该方法同时考虑了模糊和噪声两方面因素,它不需要参考图像作为图像质量评价依据。实验结果表明:该方法的评价结果与全参考型图像质量评价方法的结果具有较高的相关性,是一种准确可靠的无参考型图像质量评价方法,并且易于实现。     

基于初级视皮层视觉特性的图像质量评价方法

针对现有的图像质量评价方法多从特征提取角度考虑图像的失真,忽视初级视皮层是视觉信息处理和认知推理的前提的问题,受人类视觉系统特性的启发,提出一种基于初级视皮层视觉特性的图像质量评价算法;该方法基于对初级视皮层视觉特性的学习,利用初级视皮层中感受野对视觉感知信息的稀疏编码特性,提取模拟初级视皮层感受野特性的基函数,结合独立成分分析和结构相似度算法构建一种初级视觉相似性测度法,并在LIVE图像数据库中进行实验。结果表明,该模型的预测结果与主观质量评价有很好的一致性,并优于已有的结构相似度算法。     

单光谱多曝光焊缝图像动态均质化补偿技术

针对焊接机器人难以同时获取焊缝和结构光清晰图像的问题,提出了单光谱多曝光机制和图像动态均质化补偿技术.首先设计了具有自适应曝光机制的视觉系统,获取单光谱多曝光的细节全覆盖图像.进而提出基于相机响应曲线的动态均质化补偿技术,把多个曝光图像合成为一幅清晰图像.最后对焊缝区域图像质量和清晰度进行评价分析,实验结果表明,该方法补偿了焊缝区域图像的动态范围,可获取焊缝区域清晰图像.     

微光夜视系统光照动态范围研究

微光夜视系统的光照动态范围决定了其能够应用的光照范围,在系统实际应用中具有重要作用.该文分析了影响像增强器和微光夜视系统光照度动态范围的因素,建立微光夜视系统动态范围估算模型,为微光夜视系统的动态范围性能评估提供了理论依据.     

基于失真类型预测的图像质量评价方法

目的克服单个图像质量评价方法针对各种失真类型的性能表现不均衡的问题。方法首先从多个角度测量参考与测试图像的视觉相似性(包括人眼视觉系统,低层次视觉处理和本地纹理),接着分别利用粗糙集和支持向量机完成特征简化与图像失真类型预测,并最终根据测试图像所遭受的失真类型选取适当的质量评价算法。结果提出一种基于失真类型预测的图像质量评价算法。结论该算法在整体性能上要优于传统的图像质量评价算法,更好地体现了主客观评价的一致性;针对单个失真类型开发性能优的质量评价方法,可以进一步提升该算法的性能。     

高速快门诱导的低照度图像弱参考视觉增强方法

高速快门会导致拍摄图像产生多种类型的退化,如极低曝光和噪声等问题.现有的无监督图像增强方法难以构建不同空间域的特征映射关系,以改善图像质量.针对上述问题,提出了一种高速快门诱导的低照度图像弱参考增强方法.该方法训练了一个光照特征提取网络(illumination feature extraction net,IFE-Net)以估计高阶曲线的参数;构建了联合硬注意力机制,加权选择低照度图像和参考图像的特征信息,并利用光照估计曲线将两者有机整合,逼近最佳的非线性映射,以获得清晰的复原图像;设计图像属性和转换感知相结合的多项损失函数,在增强低照度图像的同时保留更多图像细节.与现有的3种低照度图像增强算法进行实验对比,验证了算法的可行性和有效性,并通过消融实验验证了联合硬注意力模块设计的合理性和必要性.     

基于GAN的低照度图像增强算法研究

针对低照度图像增强问题,提出一种基于GAN的循环式图像增强网络,引入无监督学习方式,通过降低循环一致性损失和对抗性损失,估计低照度图像的原始光照图,并利用建立的图像增强模型公式,对光照不足环境下采集到的图像进行亮度等方面的增强．在人工合成低照度图像数据集和真实自然低照度图像数据集上,均进行了质化评价和量化评价,实验表明,与现有的一些图像增强方法相比,本文所提出的方法具有更好的图像增强效果,能够由低照度图像复原出生动、清晰、直观、自然的高质量图像．     

结合人眼视觉综合感知差与r-g色域峰值偏差的彩色图像客观评价方法

针对图像色彩复原应用中对彩色图像质量评价的需求,在图像灰度直方图累计分布差的基础上,通过引入人眼视觉敏感度等修正因子,得到了直方图感知差的评价方法,并与图像的信息熵和平均梯度指标相结合,提出了基于综合感知差的评价方法以及将综合感知差与色域峰值偏差结合的无参考型彩色图像评价新方法.构建了不同光照条件下的标准彩色图像测试数据库,通过与传统的客观评价标准相比,新方法在图像亮度感知、色调信息和图像综合质量等方面均表现出与主观评价更高的一致性.     

一种与CIEDE2000相关的彩色图像视觉研究

国际照明委员会公布的最新色差公式CIEDE2000是目前最好的色差公式.为了考察CIEDE2000色差公式与图像视觉主观感受的关系,作者建立图像质量的评价方法,从而在运用XYZ色度图解决彩色图像三要素计算方法的基础上,编制了两个彩色信号间的CIEDE2000色差计算通用程序,从大量的实验结果中给出了一系列的色调差、饱和度差和亮度差彩色图像.实验结果表明CIEDE2000色差公式与人眼视觉感受基本吻合,为建立基于CIEDE2000的彩色图像质量评价方法提供了新的依据.     

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．     

基于子带加权融合的多尺度Retinex图像增强算法

Retinex模型是人类视觉对亮度和色彩的感知模型,多尺度Retinex算法具有动态范围压缩大、色彩恒常性、色彩保真度高等特点,被广泛运用于低光照图像的增强。提出一种新的图像增强算法,首先用混合灰度变换函数替代传统的灰度变换函数,对图像做不同尺度的Retinex变换,并分解重复的频带信息,对各个独立的频带分别进行增强。然后引入图像融合的思想,将不同尺度Retinex图像的每个像素点都赋予不同的权重。最后得到输出图像。实验结果证明,本算法可有效增强图像的对比度,得到的图像清晰度高,色彩恢复好。     

无参考的车牌自动识别图像质量评价方法

提出一种针对车牌识别算法要求的车牌图像质量综合评价方法。其中根据车牌识别算法的普遍要求,归纳出了四种车牌图像质量评价因子:亮度偏移、亮度分布一致性、对比度、清晰度。最后使用主成份分析方法将四种评价因子综合起来建立得到对车牌图像的总体质量评价标准。采用这个评价标准,可以在无参考的情况下对单张车牌图像给出质量评价,为降低系统误差提供量化的依据,从而到达为识别算法提供高质量的输入图像的目的。     

应用人类视觉特性的立体图像质量评价方法

提出了一种适合立体图像的质量评价方法,该方法基于平面图像的加权平均结构相似性评价规则,考虑了心理立体视觉的物理线索,联合了心理、生理立体视觉特性,最终给出了2种不同复杂度的实现方法．实验结果表明,2种复杂度不同的方法均能很好地用于立体图像的质量评价,且评价结果与主观评价结果相关性很强．