Semi-reference image quality metric for virtual view images in free-viewpoint television

A semi-reference image quality assessment metric based on similarity measurement for synthesized virtual viewpoint image (VVI) in free-viewpoint television system (FTV) is proposed in this paper. The key point of the proposed metric is taking resemblant information between VVI and its neighbor view images for quality assessment to make our metric to be extended to multi-semi-reference image quality assessment easily. The proposed metric first extracts impact factors from image features, then combines an image synthesis technique and similarity functions, in which, disparity information are taken into account for registering the resemblant regions. Experiments are divided into three phases. Phase I is to verify the validation of the proposed metric by taking impaired images and original reference into account. The experimental results show the agreement between evaluation scores and bio-characteristic of human visual system. Phase II shows the accordance with Phase I by taking neighbor view as reference. The proposed metric can be taken as a full reference one to evaluate the image quality even though the original reference is absent. Phase III is then performed to evaluate the quality of VVI. Evaluation scores in the experimental results are able to evaluate the quality of VVI.     

平面型场景图像的非层次化三维度量重建

平面型场景图像的三维度量重建就是确定图像平面到度量平面的八自由度同形矩阵,通过对平面型场景图像的三维度量重建方法的阐释,提出了非层次化平面型场景图像的三维度量重建方法,该方法不必对摄像机定标,直接考虑射影图像平面上的圆点Ip和Jp,Ip和Jp包含非度量矩阵N的四个自由度,把它们结合起来用两个圆点Ip和Jp表示对偶二次曲线来计算非度量矩阵N,基于场景几何知识,计算图像平面和世界平面之间的非度量矩阵N后就可得到平面型场景图像的三维度量重建。     

基于鲁棒回归度量学习的图像分类算法

度量学习是机器学习中的重要研究问题之一,针对实际应用中的噪声数据,如何建立一个鲁棒的度量仍是一个挑战.本文将稀疏表示、特征学习与分类模型相结合提出了一种新的基于鲁棒回归度量学习(RRML)的算法并将其应用于图像分类.算法对最优特征子空间和稀疏表示进行联合学习,在更具判别性的低维表征空间中,通过稀疏表示有效地编码数据的局部结构信息,进而更好地揭示数据的内在鉴别信息,并以此指导该模型学习到最优的投影矩阵;同时对噪声矩阵和投影矩阵的行稀疏约束,可以极大降低噪声的影响.实验结果表明所提算法在图像分类准确率和鲁棒性方面均优于其他对比算法.     

基于量化指标分析的软件质量度量方法

使用定量的软件质量度量能够为质量管理人员的决策提供数据的基础，并减少定性评价或者主观评价的片面性。本文基于ISO/IEC9126软件质量标准，在分析软件质量度量的量化指标的基础上，进行了软件质量度量方法的研究，完善了软件质量综合特性和定量指标的度量模型。     

基于量化指标分析的软件质量度量方法

使用定量的软件质量度量能够为质量管理人员的决策提供数据的基础，并减少定性评价或者主观评价的片面性。本文基于ISO/IEC9126软件质量标准，在分析软件质量度量的量化指标的基础上，进行了软件质量度量方法的研究，完善了软件质量综合特性和定量指标的度量模型。     

基于构造空间金字塔度量矩阵的图像分类算法

传统的空间金字塔匹配方法时间复杂度较高,其所采用的SIFT底层特征缺少颜色信息,从而导致图像分类性能不佳。该文提出了一种融合颜色和尺度不变特征的CSIFT算子,通过建立CSIFT词典的有向图邻接矩阵,对词典中单词的距离进行度量,构建了n阶距离度量矩阵,对图像进行相似性度量并分类。实验结果表明,该方法在优化图像词典构造方面有明显效果,提高了图像分类精度。     

数字图像的质量评估

围绕数字图像的质量评估,进行了简要综述。分析了主观评估和客观评估各自的优缺点,回顾了传统的全参考图像质量评估方法;介绍了已广泛用于客观质量评估的人类视觉特性与感兴趣区域;列举并评述了2类代表性的全参考质量评估模型SSIM和FSIM;总结了无参考质量评估的一些特点和动向;最后对该领域未来的研究方向进行了展望。     

军校学员人文素质教育探微

人文素质是指一个人成其为人和发展为人才的内在品质。不同的人文素质会有不同的个性表现。人文素质的提高是军校学员综合素质全面提升的必经之路,加强人文素质教育体系建设是军校教学转型的客观要求。文中对当前军校人文素质方面亟待解决的一些问题进行探讨,提出了立体化、科学化推进人文素质教育体系建设的见解和措施。     

半色调图像质量评价研究

合理的数字半色调图像质量评价指标是图像再现技术评价的关键．针对数字半色调方法实现过程的不同，对数字半色调图像的质量在主观、客观和时间复杂性方面分别进行分析．结果表明，采用基于上下文相关的填充曲线半色调方法得到的再现图像主观质量最好，整体统计特性仅次于采用标准误差扩散得到的图像，再现图像的边缘平滑性最好，但是其程序运行时间较长；Bayer抖动和标准误差扩散方法得到的再现图像质量的主客观效果最差，其运行时间较短．     

指纹图像质量的自动评定

针对指纹图像质量差而导致指纹识别系统识别成功率低下的问题,提出一种基于多影响因子的指纹图像质量自动评定方法。以原始指纹图像的局部纹理、全局纹理、可利用面积大小和干湿状况作为影响因子,先以梯度相关性计算局部纹理质量分数,再以分块思想分别计算出后三者的质量分数。然后,以不同的影响权值将上述4个影响因子联系起来,综合评定指纹质量。最后调节部分影响因子的影响作用,修正综合评定结果。采用FVC2004DB2_B中图像进行算法验证,实验结果表明：能合理有效地将指纹图像质量评定为5个等级,而且正确率可达到97.5%,能有效提高指纹识别系统的识别成功率。     

基于不对称贝叶斯学习的图像检索相关反馈算法研究

基于贝叶斯(Bayesian)理论的相关反馈技术是可有效提高图像检索性能的重要手段之一.然而,当前大多数的Bayesian反馈算法普遍受到小样本问题和训练样本不对称问题的制约.本文提出一种新的相关反馈算法,该算法将查询点移动(query point movement,QPM)技术嵌入Bayesian框架中,并采用不对称的学习策略处理正、负反馈信息,故而称之为不对称Bayesian学习(asymmetry Bayesianlearning,ABL).对于正例样本,该算法同时考虑用户提供的正、负反馈信息,并借助QPM技术估计相关语义类图像的概率分布.对于负例样本,采用一种半监督学习机制以应对负例样本稀缺问题.首先,通过随机采样从数据库中选取一组无标记图像,然后,利用QPM技术对其进行数据审计.最后,将审计后的无标记图像作为额外的负例样本,并与用户标记的负反馈信息一起用于估计不相关语义类图像的概率分布.仿真实验及对比结果表明,不对称Bayesian学习策略可显著提高相关反馈的效率,且本文算法的检索性能明显优于当前其它的相关反馈算法.     

基于模糊度量视觉特征的非局部均值去噪

针对非局部均值(non local mean,NLM)相似性度量不够准确的问题,提出一种基于模糊度量的视觉特征相似度的改进非局部均值图像去噪算法.利用模糊度量理论构建视觉特征度量相似性函数作为衡量图像像素点相似性;将平滑核函数代替高斯加权核函数,提高运算速度和避免滤波参数的设置;利用构建视觉特征相似性度量生成的平滑核函数,对图像进行去噪.由于改进方法考虑图像视觉结构特征,更加完善了非局部均值结构相似的特点.在高斯噪声和椒盐噪声下,用峰值信噪比(peak signal to noise ratio,PSNR)和结构相似性(structural similarity index,SSIM)评价指标分别对比分析提出方法与几种优秀的改进NLM方法的降噪性能.实验结果表明,改进的新方法在去噪性能方面得到较高的提升,同时降低了相似度计算的复杂度和减少了参数设置问题.     

应用视觉规律提高物理教学质量

讨论人的视觉规律及特点在物理教学中的应用,根据实践提出了旨在提高物理教学质量的几点有效办法.     

基于多阶结构表示的超分辨率重构图像质量盲评价方法

为了客观地预测超分辨率重构图像的质量,提出了一种基于多阶结构表示的超分辨率重构图像无参考质量评价方法.利用多阶导数信息表示超分辨率重构图像的主要结构和细微纹理,并利用局部二值模式提取超分辨率重构图像的多阶结构特征;结合主观分数,利用随机森林回归训练图像质量预测模型,再利用模型预测待测图像的质量.为了证明该算法的有效性和...     

基于ETM+遥感图像的图像融合试验及评价方法

为了对比分析不同方法在融合ETM+遥感图像的高空间分辨率全色波段和多光谱波段的效果,选取基于彩色技术的IHS和RGB变换、基于图像变换技术的PC变换、Gram-schmidt变换和基于算数技术的Brovey变换4种融合方法,对研究区域ETM+图像进行了融合,并采用衡量信息量的信息熵、标准差及衡量光谱保真能力的偏差指数和相关系数进行了融合效果评价。融合结果表明:依Brovey、IHS、PC、Gram-Schmit方法融合后的图像,其光谱保真程度逐渐降低。Brovey变换最大限度保持了原始图像的光谱信息,而空间信息的详细程度较差;IHS变换空间融合后的图像空间细节信息最大,但光谱保真能力差;PC变换和Gram-schmidt变换后融合图像的光谱保真和空间信息详细程度介于Brovey和IHS之间;Brovey和IHS有较好的融合效果。     

基于稀疏重建的压缩图像质量提高方法

为了克服JPEG2000中低码率压缩图像在边缘处表现出的明显振铃效应严重降低了图像的人眼视觉质量的问题,在迭代凸集投影理论基础上,分析了迭代去噪方法恢复图像变换域稀疏数据的机理,提出了JPEG2000压缩图像重建算法.该算法保持压缩图像在小波域中的非零系数不变,通过迭代去噪恢复其他位置的小波系数.结果表明：提出方法有效地增强了JPEG2000压缩图像沿边缘的正则性,提高了图像的主客观质量,图像峰值信噪比平均提高0.52dB.     

一种有效的图像质量增强算法--基于众数滤波的梯度滤波算法

为了改善传输图像的质量,介绍了一种用于图像增强的基于众数滤波的梯度滤波算法,并给出了此算法的基本描述和应用效果.     

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。     

基于近邻算法的GAN生成图像质量评价

GAN生成图像质量评价是指对GAN生成的图像进行评价,判断生成图像的失真度是否影响观察者的信息获取和主观感受.目前,GAN生成图像质量评价算法较少且算法运行效率不高.该文提出一种基于近邻算法的生成图像质量评价(Near-Neighbor based Generated Image Quality Assessment, NN-GIQA)算法,实现对GAN生成图像的自动、客观、高效评价.首先,基于ANN算法获取生成图像的近邻构成相似图像候选池,缩小生成图像对比范围;然后,基于KNN算法在相似图像候选池中获取与生成图像最相似的K个真实图像得到生成图像质量分数;最后,评价多个经典GAN模型在多个经典数据集上获取的生成图像的质量.实验结果表明本文方法有效提高了GAN生成图像质量评价的效率和准确性,运行时间仅为其他方法的1/9～1/28,其评价结果和人类主观评价结果的一致性达到80%以上,符合人类视觉感知.     

加强化工原理课程建设提高教学质量

提高教学质量的一个关键方面是建设好课程，作就化工原理课程建设从目标确定，课程整合，队伍建设，质量管理，课程评估等多方面进行了探讨，并采取了相应的措施，取得了成绩。