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.     

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.      

眨眼特征与颜色不对称立体图像视觉舒适度的相关性分析

提出了一种从眼动生理指标角度客观评价立体内容视觉舒适度的模型.选用颜色色调不对称的立体图像进行了视觉舒适度的主观评价实验,并开展了记录眨眼数据的眼球追踪实验,通过对主客实验数据的分析,验证了在色调不对称立体图像的刺激下视觉舒适度与眨眼次数呈高度负相关关系,而与平均眨眼持续时间没有明显的相关关系;得到了基于眨眼次数的立体图像视觉舒适度客观评价模型.分析模型可知：观看颜色色调不对称立体图像10 s内平均眨眼次数超过9.99次时,开始感觉到视觉不舒适.研究结果可为立体显示的视觉适度评价提供借鉴.     

基于视觉传达的产品外观设计感知差异研究

为了解产品外观设计所传达的感知差异,建立客观的图像评价体系,提出利用生成对抗网络,建立无参考图像评价模型.首先,根据产品外观设计对消费者视觉感知差异的影响,提出将消费者的情感感知差异,作为中间变量进行建模分析.其次,基于生成对抗网络结合感知差异,建立无参考图像评价模型,并对生成网络、判别网络以及图像质量评价网络进行设计.实验表明,设计模型的评价分数高于0.93,与常用算法相比,设计方法对不同失真类型的图像有更优异的评价效果.对产品外观的输出结果显示,模型的输出误差更小,预测准确性优于传统评价模型的效果.研究为建立基于视觉传达下的客观图像评价系统提供了参考.     

小波域结构相似度图像质量评价

针对结构相似度模型在模糊图像以及低位率压缩降质图像评价中存在的不足,提出一种基于小波域结构相似度的图像质量评价(WDSSIM)算法. 该算法将整幅图像划分成具有不同尺度和频率特征的子带图像,比较原始图像和失真图像的子带图像之间的结构相似度,并依据视觉系统对于不同频率特征失真敏感程度进行加权. 实验结果分析表明,WDSSIM算法对于更广泛一类的图像评价与主观感受保持较好的一致性.     

基于道路特征信息的视觉车道模型研究

为有效进行道路设计评价以及分析道路环境影响驾驶员行为的机理,提出一个视觉车道模型,用于描述驾驶员眼中的道路特征信息. 视觉车道模型基于Catmull-Rom样条曲线建立,在CAD平台下自主开发了视觉车道模型软件,能自动进行设计道路视觉图像拟合;经大量实验分析表明,该模型能拟合任意形状的道路线形,并提取相关参数. 对视觉车道模型与道路三维几何信息的关系进行统计分析,是进行道路设计一致性评价的基础.     

基于双目融合网络的立体图像质量评价

立体图像质量评价为3D技术的发展与应用提供了技术支撑.如何根据立体图像特点,构建更加符合立体视觉认知机制的立体图像质量评价模型,已成为该领域的关键问题之一.现有的立体图像质量评价方法要么先分别处理左右视图,然后结合左右视图质量得到立体图像质量分数;要么先对左右视图进行融合得到融合视图,然后评价平面的融合视图得到立体图像质量分数.事实上,大脑对立体视觉信号的处理是一个长期的复杂融合与处理的过程,并最终在视觉皮层完成对视觉信号的认知与判断.受大脑立体视觉认知机制的启发,本文提出一种基于双目融合网络的立体图像质量评价模型,实现了双目信息的多次融合与处理,模拟了大脑对双目信息进行处理和判决的视觉传导通路.所提出的双目融合网络包含左视图通道、右视图通道和融合通道,模拟立体视觉信息在视觉通路中的逐层并行处理过程;左右视图通道在网络中多次交互,模拟视觉通路中双目信息的多次融合与处理;网络末端的3个全连接层,模拟视觉信息经过视觉通路处理后复杂的质量判断过程.本文实验在两个公开立体图像库LIVE3D Phase Ⅰ和LIVE 3D Phase Ⅱ上进行,实验结果表明,该方法在对称与非对称失真立体图像上均能取得更好的结果,且较其他方法具有更强的普适性.     

基于视觉特性的图像融合质量评价新方法

建立图像融合质量评价标准是图像融合中急需解决的问题之一,本文在分析讨论了现有主、客观评价方法的基础上,提出的一种新的结合主观和客观因素的图像融合质量评价方法,该方法无需理想图像,同时充分考虑了人类视觉特性.通过对红外与微光图像在不同融合算法下的质量进行评价表明,该方法是一种实用的、有效的图像融合质量评价方法,可以为选择图像融合算法提供依据.     

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。     

立体压缩图像的客观质量评价方法

针对立体图像的客观质量评价问题,提出了一种适合于立体压缩图像的质量评价方法．该方法基于平面图像的人类视觉系统评价模型,考虑了人类视觉系统的多通道特性和对比度敏感度特性,使用Contourlet变换实现多通道分解,将立体图像对的差值信号进行评价．实验结果表明,该方法得到的质量评价结果符合人眼视觉特性,与主观质量评价方法的一致性较好,能够客观反映压缩立体图像的质量．     

基于图像信息相关性的质量评价方法

图像质量评价是图像工程的重要内容之一,在图像通信过程中起着举足轻重的作用。评价方法一般来说可分为客观质量评价方法和主观评价方法。文中分析了传统的MSE和MOS图像质量评价方法及其一些缺点,在分析图像信息和相关性理论基础之上,通过对基于结构失真的图像质量评价方法的深入分析,提出了一种对结构失真评价方法进行改进的图像质量评价方法,实验证明所提出的改进方法与人的主观视觉质量具有一致性。     

基于加权结构相似度的图像融合质量评价

利用结构信息理论,提出了基于加权结构相似度的图像融合质量评价方法.该方法充分考虑了图像的结构信息和人眼的视觉特性,无需标准参考图像,可以为不同场合下选择不同的算法提供依据.不同融合算法的质量评价结果表明该方法是有效的.     

小波模拟CSF加权的失真图像质量评价

提出一种基于小波变换模拟对比敏感度(CSF)特性的加权结构相似度(W-MSSIM)评价方法.采用表达直观、计算简便的结构相似度(SSIM)模型替代模拟人眼视觉因素的各种公式,利用不同空间频带的小波系数进行对比敏感度特性加权,从而分别对被测试图像和参考图像提取出人眼感兴趣的中高频信息,然后进行结构相似度对比,以克服SSIM方法不能对失真图像有效评价的缺陷.经过实验验证,该方法的评价结果与HVSNR和ESSIM方法相比更符合主观评价.     

基于NSST与改进稀疏表示的医学图像融合方法

针对单一模态的医学图像无法为临床诊断提供全面、 互补信息的问题, 提出一种基于非下采样剪切波变换(NSST)与改进稀疏表示(ISR)的多模态医学图像融合方法. 首先用NSST分解工具将待融合图像分解为一个低频子带和若干个高频子带; 其次, 用ISR方法融合低频子带, 通过Sobel算子和引导滤波器去除低频子带的细节特征, 从而提高低频子带的融合效率, 同时对高频子带采用绝对值最大的融合规则进行融合; 最后, 将融合后的低频子带和高频子带进行逆NSST变换得到最终的融合图像. 实验结果表明, 该方法在主观视觉性能和客观评价上均优于其他对比融合方法.     

基于NSST与改进稀疏表示的医学图像融合方法

针对单一模态的医学图像无法为临床诊断提供全面、 互补信息的问题, 提出一种基于非下采样剪切波变换(NSST)与改进稀疏表示(ISR)的多模态医学图像融合方法. 首先用NSST分解工具将待融合图像分解为一个低频子带和若干个高频子带; 其次, 用ISR方法融合低频子带, 通过Sobel算子和引导滤波器去除低频子带的细节特征, 从而提高低频子带的融合效率, 同时对高频子带采用绝对值最大的融合规则进行融合; 最后, 将融合后的低频子带和高频子带进行逆NSST变换得到最终的融合图像. 实验结果表明, 该方法在主观视觉性能和客观评价上均优于其他对比融合方法.     

采用稀疏表示和小波变换的超分辨率重建算法

为了提高超分辨率重建图像的质量,提出一种基于稀疏表示和小波变换的超分辨率重建算法.首先,将小波变换的多尺度性、多方向性与稀疏表示的灵活性相结合,构建一种双稀疏编码(DSC)模型,提高稀疏系数的精度.然后,在双稀疏编码模型中引入局部线性嵌入正则化项(LLER),以更好地保留图像的结构;在重建过程中,对输入的低分辨率图像进行小波分解,得到3幅不同方向的高频子图,并采用提出的模型对其进行重建.最后,利用逆小波得到最终的高分辨率图像.实验结果表明:与多种主流的超分辨率算法相比,文中算法无论在主观视觉效果还是在峰值信噪比和结构相似度两个客观评价指标上,都取得了更好的效果.     

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。     

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．     

An image denoising method based on multiscale wavelet thresholding and bilateral filtering

A novel image denoising method is proposed based on multiscale wavelet thresholding (WT) and bilateral filtering (BF). First, the image is decomposed into multiscale subbands by wavelet transform. Then, from the top scale to the bottom scale, we apply BF to the approximation subbands and WT to the detail subbands. The filtered subbands are reconstructed back to approximation subbands of the lower scale. Finally, subbands are reconstructed in all the scales, and in this way the denoised image is formed. Diff...