一种基于DCT域加权处理的图像质量评价方法

依据人眼视觉系统的多通道模型,评价图像亮度细节的质量,目前已经成为一个活跃的研究方向.由于这些模型采用滤波器组模拟对比度敏感函数(CSF),增加了视觉阈值获取和实时评价算法的复杂度.本文依据离散余弦变换对应子带的视觉权重,利用“之”形扫描方式实现对图像频带的任意划分,并由此定义加权峰值信噪比作为图像评价的测度,从而达到对图像质量快速准确评价的目的.     

一种基于亮度层次的图像质量评价方法

文章采用简单的实验验证了人眼视觉所具有的亮度掩蔽特性,得到了不同灰度级上的相对灵敏度阈值及人眼可分辨的亮度层次。使用该实验结果可避开亮度和灰度级之间关系的讨论,用亮度层次去度量人眼亮度感觉的变化,从而达到对图像质量快速准确评价的目的,并可为今后确定图像各频带信息对图像质量影响的大小提供一种方法。     

基于亮度加权网络空间扩展的图像质量评价方法

采用CCIR颁布的亮度加权网络时域频率标准,基于电视学基本原理和数字图像处理方法,将亮度加权网络由时域频率扩展到空间频率,由此建立一个实验平台考察图像空间尺寸对视觉感受的影响.该方法实验结果与视觉感知的图像质量评价结果吻合,其有效性取决于时域亮度加权网络主观实验结果.由于避开了主观评价实验的标准化苛刻要求,因此降低了多通道分解图像质量度量方法的复杂度,有利于图像空间尺寸的质量评价.     

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。     

基于掩盖效应空间相似性的图像质量评价方法研究

掩盖效应是HVS模型的一部分,基于掩盖效应的图像质量评价方法只考虑了标准图像的影响,忽略了误差图像本身的影响。依据掩盖模型和空间向量分解,文章提出了一种新的图像质量评价方法。该方法将误差图像分解得到对比度无关分量,与掩盖阈值比较,剔除低于掩盖阈值的部分。通过实验表明,该方法简单易行,从视觉感知和结构化2个方面对图像质量进行评测,比传统客观方法更贴近人眼主观感受。     

一种与色度相关的图像质量评价方法

由于采用色差方式度量视觉色度阈值,不能直接与色调和饱和度参数对应,限制了与色度图的接轨以及视觉相关方法的进一步研究,为此作者依据电视学色度信号的定义,通过产生色度信号模长与相角变化的测试图像,依据JND思路,分别观察这些不同模长和相角的测试图像,获取与色调和饱和度相关的视觉阈值,确定与色度视觉相关的图像质量评价方法.实验给出了与色调和饱和度相关的视觉阈值,验证了方案的可行性和有效性.     

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。     

NRIQA模型的人类视觉系统补偿方法

在暗视觉环境下,人类视觉对比度分辨率非常低.针对低照度图像,提出一种基于无参图像质量评价体系的补偿方法(NR-IQA).首先,建立一种用于提取视觉评价参数的数学模型.其次,建立最好图像质量评价综合函数,用于评价图像补偿的质量.然后,计算评价函数和补偿因子k的数学关系.这种自动寻优方法用于迅速获取暗视觉下的最佳图像质量,特别是在视频图像处理中的实时补偿.     

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.     

一种基于二代Curvelet变换的图像融合新算法

基于Curvelet变换,提出了一种新的融合算法.首先将图像进行Curvelet变换,然后对低频系数和高频系数采用不同的融合规则将Curvelet系数融合,最后进行重构得到融合结果.对该方法得到的融合图像进行了主客观评价和对比.实验结果表明,该方法得到的融合图像在图像边缘等细节上比其他方法得到的图像具有更好的视觉效果,在均方误差、峰值信噪比、相似度等客观指标上都优于其它方法.     

基于双域信息的深度残差网络图像去噪

基于深度学习的去噪技术,通过考虑视觉伪影和整体平滑噪声,提高了图像的质量.然而,它们很少涉及边缘细节的恢复.为此,本文提出了一种基于双域信息的深度残差网络去噪模型,利用小波域信息与空间域信息的融合来扩展网络学习信息,通过在激活单元内引入多尺度学习和空洞卷积,以此提取图像特征,并减少了网络参数.为了进一步改善去噪结果,结合小波域损失和空间域损失构造联合损失函数,使得网络获取更多的边缘与细节.实验结果表明,本文提出的方法不仅可以有效去除图像噪声,而且可以更好地恢复图像纹理细节,在主观和客观评价中均获得了更好的结果.     

彩色等离子体显示器灰度校正方法研究

针对彩色等离子体显示器（PDP）采用传统灰度校正方法存在严重灰度损失和灰度畸变的问题，在分析视觉灵敏度特性和亮度变化关系的基础上，提出了用多项式拟合进行灰度校正的新方法。该方法利用视觉灵敏度和亮度的对数在一定亮度区间的线性关系，把PDP的亮度划分为多个区间，根据每个区间的最小灵敏度阈值，计算出输入灰度对应的亮度，同时改进PDP实现多灰度级显示的最小亮度间隔，使显示亮度和计算亮度相等的最小亮度间隔数即为准确的输出灰度级，从而求出输入输出灰度级之间的多项式关系。计算结果表明：采用所提出的方法，明显提高了彩色PDP的灰度再现能力，灰度损失由原来的10．7％减小到4．5％以下，图像质量指数提高了7％以上。     

基于FDST和MSS的红外与可见光图像融合

为了提高低可见度情况下红外与可见光图像融合质量,提出了一种基于有限离散剪切波变换(FDST)和图像显著性检测算法(MSS)的融合方法。利用显著性检测算法对红外和可见光图像进行检测。采用有限离散剪切波变换对红外和可见光图像进行分解。根据显著性检测结果中亮度越高的区域属于显著性目标这一特点,指导低频子带图像融合。高频子带图像采用"绝对值和取大"的融合策略。实验结果表明提出的融合方法在主观视觉效果和客观性能指标上均取得了较好的效果。     

基于注意力选择与感觉容量的图像质量评价算法

图像质量评价是用可计算的模型模拟人的主观判断。根据人眼对图像高低频失真的感觉容量不同及注意力选择特性,本文提出一种新的图像质量评价算法。首先,将图像的高低频信号分别选用视觉显著图的系数和小波变换的近似系数表示;然后,采用不同方法分别计算图像高频和低频失真量,两种失真量的乘积就代表图像质量评价。这种客观评价算法与LIVE图库中DMOS的线性相关性达到0.906 4以上,明显优于PSNR和SSIM等算法。     

基于改进循环生成对抗网络的低照度图像增强

为了解决在低照度图像增强过程中配对数据集获取困难,且经过增强后的图像质量不佳的问题,通过改进循环生成对抗网络的方法研究了非配对低照度图像增强的实现。主要方法为改进生成器和判别器的结构提高增强后图像的质量。生成器部分采用融合了Vision Transformer结构的U-NET模型替代原始的生成器模型,来提高图像变换的周期一致性和内容保持性,并有效的处理图像研究中普遍存在的长距离空间相关性的问题。判别器部分针对图像研究的特点选择PatchGAN代替传统的判别器,提高对图像细节的判别能力,提高图像质量。结果表明,相比较于传统方法,本文改进的模型有着更好的主观视觉效果,同时在客观评价指标也有着相应的提高。可见本文改进模型的有效性。