空间相似分解对图像质量影响的研究

依据空间相似分解模型,将误差图像进行分解,考察无关分量和相关分量对图像质量的影响.本文将相关分量加入标准图像中,结合HVS模型中的掩盖效应,提出了一种新的图像质量评价方法.结果表明,该方法较之传统客观方法更加符合人眼的主观感受.相关分量与标准图像结构一致,不会对人眼产生新的变化.     

虹膜图像质量评价方法研究

虹膜识别中,图像质量除受到采集设备、环境光照、目标位置、目标状态等因素影响外,错误的图像分割也会导致图像质量下降,因此单一量度或较少量度都不能准确评价用于匹配计算的虹膜图像质量.基于此设计了可用虹膜区、虹膜大小、清晰度、扩张度等八个评价因子;研究了各评价因子所表征的图像质量特性;提出了利用图像分割参数计算各评价因子的方法;根据实验得到的各评价因子阈值以及图像分割可能的错误,对质量评价因子进行校准;最后融合校准后的因子形成虹膜图像质量评价值.实验结果显示所提出的方法可有效评价虹膜图像质量.     

基于模糊集的遥感图像质量评价

在处理遥感图像时,测绘人员需要明确了解图像质量影响因素。运用模糊集理论进行遥感图像质量评价,能够为图像处理提供有效指导。在基于模糊集的图像处理理论基础上,依据一定的评价方法,重点对遥感图像精度、清晰度、分辨率、信噪比等图像质量维度进行评价,同时分析了模糊集的具体运用,能够为相关研究提供有效参考。     

基于梯度和显著性的无参考模糊图像质量评价方法

为了更加有效评价模糊图像的图像质量,提出一种基于梯度失真测度图和显著区域图的无参考模糊图像质量评价方法.首先,利用高斯低通滤波对待评价图像进行模糊化处理,以构造参考图像,并结合梯度相似度,得到能精细反映图像微小细节的反差和纹理变化的梯度失真测度图.然后,利用显著模型计算原模糊图像的显著性,采用自适应算法计算原模糊图像的...     

一种虹膜图像综合质量评价方法

在虹膜识别系统中,虹膜图像的质量是影响识别效果的一个重要因素,在对现有虹膜图像质量评价算法分析的基础上,针对引起“注册失败”的最主要的几个因素,建立了一种综合的虹膜质量评价模块。实验表明,该方法的虹膜质量综合评价因子对虹膜图像的质量评价结果符合主观评价方法的评价结果。     

基于应用效果的图像质量评价方法建模研究

迄今的图像质量评价大多从图像本身的参数进行评价,或是从成像系统的调制传递函数来评价.然而从应用的角度来看,对图像质量的一般性评价还不能完全解决图像质量与图像应用效果的关系问题.如何针对有限的应用类型或应用目标来考虑图像质量参数,对于图像质量评价方法的研究是很有意义的.对此进行了论述.     

子空间辨识彩色融合图像质量主观评价实验

为了发掘图像质量单一评价指标对融合图像目标探测性的影响,采集典型场景图像,开展彩色融合图像主观评价实验。考虑相邻图像的质量评价结果对当前图像评价结果的影响,提出采用子空间辨识方法建立基于目标探测的融合图像综合质量高阶预测模型。通过对实验结果的分析与处理,证实该方法的可行性和有效性,获得了较好的实验结果和实验教学效果,为进一步实现基于目标探测的双波段彩色融合图像质量客观评价提供实验基础与理论依据。     

基于视觉感知梯度SSIM的图像质量评价方法研究

本文针对结构相似度模型在图像质量评价方面存在的缺陷,提出一种基于视觉感知梯度的结构相似度图像质量评价模型。该模型从误差可视性和内容可视性两方面描述感知函数,并结合图像的梯度地图得到基于视觉梯度的对比度函数和结构函数,以代替结构相似度模型中的对比度分量和结构分量。实验结果表明,GM_SSIM模型较SSIM模型更符合人眼视觉特性,与图像的主观评价结果相一致,尤其适合对失真较严重的模糊图像进行质量评价。     

基于BIQI的JPEG2000压缩失真图像质量评价算法研究

BIQI算法是基于两步框架模块化的无参考图像质量评价算法,对于高斯白噪声,模糊及JPEG有着良好的评价效果,但对于JPEG2000评价效果不够理想。基于自然场景统计的JPEG2000压缩失真图像质量评价算法能够有效的预测失真图像的质量,故文中提出基于BIQI的JPEG2000压缩失真图像质量评价算法。该算法首先对失真图像进行分类,得到JPEG2000失真图像的概率,通过量化自然图像与失真图像的偏离程度预测失真图像质量分数,最终利用概率加权求和方式得到JPEG2000压缩失真图像质量。在LIVE图像库上的实验表明,该算法预测失真图像质量与人类主观得分DMOS具有较高的一致性。     

基于MATLAB的去雾图像质量评价系统

雾霾天气对成像系统产生了很大的影响,在图像处理的发展中,优秀的去雾算法不断被提出,对算法效果的评价也在不断深化。针对图像质量评价算法繁多,在去雾效果评价上针对性偏弱等问题,设计了一种基于MATLAB可视化编程环境下的去雾图像质量评价系统,结合传统的去雾算法和基于深度学习的图像去雾技术,对选择进行实验测试的图像进行了不同技术下的去雾处理,并选取了部分图像质量评价的指标,对去雾算法的性能进行了比对。     

基于目标探测的彩色融合图像质量主观评价实验

可见光与红外彩色融合图像能帮助观察者更好地探测目标,然而,如何评价不同融合图像在目标探测方面的性能表现,相关的研究目前还十分有限,特别是缺乏目标清晰度对融合图像目标探测性影响的研究。开展彩色融合图像质量主观评价实验,并对实验数据进行回归分析。结果表明,目标清晰度和目标与背景对比度是影响融合图像目标探测性的两方面关键影响因素,并利用这两方面单一质量评价指标的线性组合建立了基于目标探测的融合图像综合质量的预测模型。为进一步实现基于目标探测的融合图像质量客观评价奠定理论和实验基础。     

基于DCT的无参考JPEG压缩图像质量评价研究

为满足图像在无线传输高分辨率需求,构建可自动评价图像质量的体系.基于DCT(discrete cosine transformation,离散余弦变换),设计了用于评价JPEG(joint photographic experts group,联合图像专家小组)压缩图像的无参考图像质量评价方法.根据JPEG图像的压缩原...     

基于感知分组理论的图像质量评价（英文）

为了更好地利用人类视觉系统特性,采用已经被证明在人类视觉系统中具有重要作用的感知分组策略来设计图像质量评价模型.与目前的基于固定窗口的方法不同,所提方法通过将感知分组策略融入图像质量评价中,实现了以一种自适应窗口的方式来评价图像质量.算法流程如下:首先,通过超像素方法将相似像素尽最大限度地聚集到一组;其次,对参考图像和失真图像的对应超像素进行基于结构相似度的计算;最后,综合图像中的所有超像素的相似性得到最终的评价结果.在3个图像数据库(LIVE,IVC和MICT)上的实验结果显示,该方法具有很好的预测性能.     

基于双线性特征融合方法的畸变失真图像质量评价

针对畸变失真图像影响后续图像信息获取的问题,提出了一种基于双线性特征融合方法的畸变失真图像质量评价算法。首先基于人类视觉对图像结构特征敏感的特点提取结构图像,然后将原始图像和结构图像作为双流卷积网络的输入,将两支路网络输出的低层结构特征和高层语义特征通过双线性池化层进行特征融合,最后通过全连接层输出图像质量预测分数。为了验证算法的有效性,在4个公开的图像数据集LIVE、CSIQ、MLIVE与TID2013上进行实验。结果表明,所提算法与当前的失真图像质量评价算法相比,在LIVE、CSIQ和MLIVE数据集上斯皮尔曼等级相关系数(Spearman rank-order correlation coefficient, SROCC)和皮尔逊线性相关系数(Pearson linear correlation coefficient, PLCC)指标至少提升0.2%左右,在TID2013数据集上SROCC值至少提升0.5%左右。所提算法评价结果与人类视觉主观感知有较好的一致性,对多种失真图像质量评价可以取得不错的效果。     

一种噪声近似图像的质量区分方法

文中针对图像间质量差别微小而需评价的难题,提出了一种新的基于偏微分方程放大模型的全参考图像质量客观评价方法.算法利用偏微分方程在图像放大过程中能够较好地保持图像的边缘特征和细节信息的优点,通过比较放大后的图像加权峰值信噪比变化的情况,得出全参考图像质量评价指标-M_HPSNR.实验结果为类似的需要区分质量近似图像的需求提供了技术参考.     

基于梯度和显著性的无参考模糊图像质量评价方法（英文）

为了更加有效评价模糊图像的图像质量,提出一种基于梯度失真测度图和显著区域图的无参考模糊图像质量评价方法.首先,利用高斯低通滤波对待评价图像进行模糊化处理,以构造参考图像,并结合梯度相似度,得到能精细反映图像微小细节的反差和纹理变化的梯度失真测度图.然后,利用显著模型计算原模糊图像的显著性,采用自适应算法计算原模糊图像的特定显著性阈值,再通过二值化处理得到最终的显著区域图.最后,利用显著区域子块显著值加权得到模糊图像的最终评价结果.在LIVE、CSIQ和CID2013数据库上的实验结果表明,预测结果与人的主观判断具有较好的一致性,且计算复杂度较低.     

图像处理中改进的Gamma矫正方法

在计算机视觉中,光照始终是影响图像质量的重要因素,也是目前尚未有效解决的难题之一.为了有效弱化光照对图像质量的影响,可利用非线性函数叠加的方法构造一个合理的Gamma值变化曲线,使Gamma矫正方法充分适应图像中光照变化的实际情况,能有效防止Gamma矫正可能产生的图像失真.实验证明,此方法在改善图像光照条件,提高图像质量方面具有良好的性能.     

融合图像质量评价综述

图像融合是将同一景物的多幅图像的不同信息集合到一幅融合图像中的过程。融合图像的质量评价包含主观评价和客观评价。本文总结介绍了现有的融合图像质量评价方法,分析了各自应用的优缺点,并通过大量的实验来进行了分析比较,得出结论。     

基于JPEG块效应的图像合成篡改检测

该文介绍了利用JEPG块效应,针对JPEG图像合成篡改的盲检测原理,并给出了检测算法的流程。首先计算待测图像水平和垂直方向差分图像的功率谱密度,功率谱密度的计算中用来依次评价图像各区域块效应的滑块,其大小由手动随机设置改进为根据被测图像尺寸自动调整。然后根据定义的块效应评价,确定篡改区域。最后通过实验验证,这种改进不仅有效,而且对篡改对象的尺度缩放、旋转和噪声有一定鲁棒性。     

基于混合活动轮廓模型的超声相控阵NDT图像分割

超声相控阵无损检测图像中往往含有大量的噪声且灰度不均匀,严重降低了超声相控阵图像质量。在采用常规方法分割超声相控阵NDT图像时,往往陷入局部最优解,无法获得准确的边界信息。基于LCV模型和改进的GAC模型,提出一种新的分割方法,结合图像全局信息、局部信息和梯度信息构造了新的能量函数约束轮廓曲线的演化,并结合梯度信息与局部信息提出了一种新的边缘停止函数,引入新的边缘停止函数使模型的抗噪性更强。实验结果表明,该模型能够处理灰度不均匀图像,且对初始轮廓和噪声不敏感。与以往算法相比,可有效避免陷入局部最优解。