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.     

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...     

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.     

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。     

基于边界的图像质量评价方法

图像边界是图像质量评价的主要因素。提出了一种结合图像边界的各向异性和奇异性等因素定义边界强度,利用边界的正规性定义边界保持度,然后结合人眼视觉的掩蔽效应和凸效应来建立数学模型,以此度量图像质量。实验结果表明,该方法在对模糊图像和对图像边缘、纹理要求高的领域,其质量评价优于现有的评价方法。     

一种基于机器视觉的交通标识符自动识别方法

在交通标志实时识别时,由于参考图像与实测图像非同时获取,摄像机与被摄交通标志之间的位置难以保证完全相同,致使所获取的交通标志参考图像与实测图像之间可能产生几何失真。几何失真对交通标志图像的识别结果有较大影响,因此寻找一种具有旋转和比例不变性的图像识别方法势在必行。基于不变矩的交通标志识别算法,首先对交通标志图像进行归一化处理,然后求其Hu矩,最后利用相关性测度算法进行比较。结果表明,算法针对旋转或缩放后的交通标志图像具有100%的识别率。     

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.     

插值法在图像几何失真校正中的应用

图像在采集和处理过程中会产生几何失真,降低图像质量．要消除几何失真就要恢复像素原来的空间关系和灰度变化．插值法能够对几何失真图像进行校正,通过实例具体讨论了双线性插值在图像几何失真校正中的应用．     

基于DT-CWT和自适应PCNN模型的多聚焦图像融合方法研究

针对传统图像融合方法在多聚焦图像融合中存在细节丢失、边缘模糊和焦点不清楚等问题,提出一种基于双树-复小波变换（DT-CWT）优化显著性测度和自适应脉冲耦合神经网络（PCNN）模型的多聚焦图像融合方法。首先,将两张聚焦区域不同的输入图像使用双树-复小波分解成低频子带和高频子带;然后,对低频子带采用基于显著性测度的度量方法计算小波融合系数,对于高频子带,采用自适应PCNN模型计算触发时间来选取高频融合子带;最后,通过双树-复小波逆变换重构得到融合结果。与其他融合方法进行对比,结果表明,基于文章所提方法的融合图像更加自然清晰,具有较高的边缘保持度,同时保留了更多的细节信息,因此,此方法可以大大提高图像质量。     

基于Sobel算子预处理的变分水平集曲线演化目标跟踪方法

针对变分水平集在曲线演化目标跟踪方法中,直接计算得到的模值图较杂乱,利用Gaussian函数首先对图像进行平滑处理,然后利用中心差分计算梯度,并推导出二者的作用等价于Sobel算子与图像作运算.实例表明该算法使得曲线在演化过程中能够准定位,从而实现目标的正确跟踪.     

基于人类视觉特性和结构相似度图像评价方法

采用加权处理的方法,讨论了一种基于人眼视觉特性和结构相似度图像质量评价方法,将图像划分并计算出每个分块的结构相似度,根据每个分块的亮度,纹理细节和分块空间位置对人眼视觉的影响,确定每个分块的权值,计算出加权平均的结构相似度作为图像质量的评价指标.经实验验证,评价结果与主观评价结果一致.     

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.     

基于改进鲸鱼优化算法的灰度图像对比度增强算法

为了增强灰度图对比度,提高图像识别精度,文章提出了一种基于改进鲸鱼优化算法的灰度图像对比度增强算法。文章通过设计非线性调整惯性权重和非线性调整收敛因子,使用改进鲸鱼优化算法不断优化局部/全局图像增强和目标评价函数,并利用6个标准函数和带钢表面缺陷灰度图进行仿真实验。实验结果表明：改进鲸鱼优化算法有助于显著提高收敛速度和寻优精度,经改进鲸鱼优化算法增强处理后的灰度图像具有较好的图像质量和视觉效果。     

数码相机抖动模糊图像的恢复

分析数码相机抖动过程,根据曝光时间的长短,将相机抖动模糊图像分为匀速运动模糊失真图像和双影模糊失真图像2类．匀速运动模糊失真图像的点扩散函数（PSF）为矩形,直接调用MATLAB中点扩散函数的创建函数和维纳滤波图像恢复函数,可实现图像恢复．双影模糊失真图像的点扩散函数较复杂,在一定的先验假设条件下,本文提出斜坡型、正弦型、抛物线型等3种近似模型,分别给出它们的数学表达式,并在MATLAB平台上创建相应的点扩散函数,再调用MATLAB中的维纳滤波图像恢复函数,可实现图像恢复．     

消除视频解码重建图像拖影的研究

本文基于光流场和光流方程的图像检测技术,在快匹配情况下,通过比较相邻方块的运动矢量,检查各自对应的参考帧方块是否重叠,从而检测出先被运动前景覆盖,而后又显露出来的图像区域,结合以率失真性能最佳的编码模式选择算法,彻底消除运动前景边缘的拖影和残留,从而获得良好的图像质量.     

基于灰度分析的两种图像增强技术的比较

针对由灰度不均匀引起图像失真,用直方图均＜佣灰度调掷辩不同的茄蛀附图像增强,通过实验表明对于灰度不均而引起失真的图像,采用这两种方法都使得图像质量得到了改善,而灰度调整比直方图均化效果更好.