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.     

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．     

基于多尺度融合GAN的水下图像增强方法

针对水下图像浑浊以及色彩失真的问题,提出了一种基于多尺度融合GAN水下视频图像增强方案,该方案主要包括生成网络和判别网络。在生成网络中,将特征融合与跳级连接引入到生成器结构中,提升网络利用上下层之间信息的能力,确保了生成图像保留更多的细节。此外,还通过对每个块进行差别的判别,实现了局部图像特征的提取和表征。通过在公开数据集EUVP和RUIE进行的定性和定量实验,发现本文方法在PSNR、SSIM、UISM、UICM、UIConM和UIQM等评价指标方面明显优于现有的水下图像增强方法,表明所提方法在水下图像数据集上应用的良好性能。     

一种基于机器视觉和深度残差收缩网络的智能制造缺陷检测方法

针对基于显性知识的智能制造缺陷检测机制在工程实践中日益凸显的若干缺陷,提出了一种基于机器视觉和深度残差收缩网络(deep residual shrinkage networks, D-RSN)的智能制造缺陷检测方法,并进行了先验环境下的仿真验证。首先利用互补金属氧化物半导体(complementary metal oxide semiconductor, CMOS)相机集群搭建快速机器视觉图像获取装置,形成融合前置训练集和后置测试集的图像特征数据池;然后利用D-RSN对数据池前置训练集进行图像缺陷特征隐性知识学习辨识,构建时间正序下的图像缺陷特征全息感知机制;最后利用深度长短期记忆(deep long short-term memory, D-LSTM)神经网络对数据池后置测试集进行图像缺陷自主检测,借助图像缺陷定位及分类函数输出检测结果。选取某医用外科口罩智能制造生产线为工程实践验证载体,对模型进行了工程应用实践验证,结果表明：所提方法较好地改善了基于显性知识的智能制造缺陷检测机制在工程实践中日益凸显的若干缺陷,可以自主学习辨识图像缺陷特征隐性知识,大幅度提高了智能制造缺陷检测有效率...     

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...     

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HVS模型及边缘检测的点扩散算法

针对传统点扩散算法在处理图像时会产生人工纹理且对于图像的边缘轮廓细节处理不够完善的缺陷,提出了一种基于HVS模型及边缘检测的点扩散算法,借鉴迭代法的思想,考虑人眼的视觉特点,减少输出图像的人工纹理,保留图像轮廓细节信息,获得了更好的图像质量。     

一种融合RF-SVM的无人机遥感图像信息提取与分类技术

针对传统无人机遥感图像信息提取与分类算法准确率低、稳定性差、无法有效应对大规模复杂遥感图像数据集等问题,提出一种基于RF-SVM的遥感图像处理算法。RF-SVM算法将RF数据集分类性能较强的优势与经典SVM算法数据降维能力相融合,引入随机变量和示性函数扩大样本集的边界,提升对复杂大规模数据集的处理能力,有效控制泛化误差。在对无人机遥感图像的预处理过程中,借助Brovey变换完成对光谱和高分辨率遥感图像的像素级融合,引入核函数并根据获取到的遥感图像特征和后验概率值,实现对遥感图像内部标的物的准确分类。实验结果显示,在RF-SVM算法下,无人机遥感图像信息提取准确率分类平均准确率达到99.81%,且在RF-SVM算法下的样本点感受性曲线稳定性更好。     

基于分数阶四元数Zernike矩和改进PatchMatch算法的有效复制-粘贴篡改检测算法（英文）

提出一种有效检测复制-粘贴伪造的算法.在该算法中,首先,采用可靠的基于顺序统计的近似最近邻搜索算法(ROSANNA)改进PatchMatch算法的传播过程;然后,从彩色篡改图像中提取分数阶四元数Zernike矩(FrQZMs)特征;最后,采用改进的PatchMatch算法对提取的FrQZMs特征进行匹配.在2个公开数据集(FAU和GRIP数据集)上的实验结果表明,所提出的算法较现有算法不仅在客观标准F值上还是在视觉上均表现更优.此外,所提算法对于一些攻击具有较好的鲁棒性,比如加性高斯白噪声、JPEG压缩、旋转和缩放攻击.     

融合颜色与LBP纹理特征的布料色卡图像检索

针对在采购与销售布料中存在人工配色不准确、查找分类难等问题,基于图像检索相关技术,通过融合布料色卡图像的颜色特征和纹理特征进行图像检索应用研究。设计了布料色卡图像颜色特征提取算法和基于LBP的纹理特征提取算法,并提出融合颜色特征和纹理特征的布料色卡检索算法。对提出的融合颜色和纹理特征的布料色卡图像检索算法在3个标准图像纹理库和实际布料色卡图像数据集进行了详细的对比测试。通过对测试结果的分析,得出在融合颜色和LBP纹理特征的布料色卡图像检索方法中采用先颜色后纹理的策略进行布料色卡图像检索是最有效的检索方案。     

数字化X射线焊缝底片扫描图像校正研究

重点论述通过数字图像处理的方法来对畸变图像进行修复.应用图像处理与分析的方法,提出了一种自动识别并计算控制点的方法,可自动生成全部控制点.实验表明,该方法简单、准确、有效,为几何畸变工作的全面自动化奠定了基础.最后利用双线性插值的算法和灰度插值的算法对图像进行修复.     

几种图像放大算法原理比较与分析

传统的图像放大算法有最近邻插值算法、双线性插值方法、高阶插值方法。在研究这些算法的基础上。将分形所具有无穷的细节和自相似性的思想引入到图像放大算法中,利用分形插值算法进行图像放大。实验表明分彤插值算法和其他算法相比,其图像具有更高的视觉分辨率。     

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.     

一种改进的实时视频去雾算法

雾、霾天气下,成像传感器采集到的图像质量严重下降,大量图像去雾算法应运而生,但是其处理速度慢、细节模糊、色彩失真、特别是在实时视频中的应用受限。为此,在实时视频去雾技术大气透射模型的基础上融合图像增强与图像复原技术的优势,采用两级下采样技术,提出一种改进的实时视频去雾算法。实验结果表明,改进的实时视频去雾算法有效增强了图像的清晰度,提高了处理速度。     

W-系统在多聚焦图像融合中的应用

针对多聚焦图像融合问题,提出了一种基于W 系统的多聚焦图像融合算法。W 系统是一类新的由分段正交多项式构成的正交函数系,它的正交性和多分辨性使相应的正交W 变换在图像表达时,能通过增加基函数数量得到图像的多尺度特征描述。该算法计算简单,时间复杂度较小,能消除融合图像的块效应,提高融合图像质量。试验结果表明,该算法在相关系数、信息熵和平均梯度三种评价指标上均得到了相应提高。     

二进制特征图像算法性能分析

为研究几种常用二进制特征提取算法的实时性及复杂环境下的鲁棒性,对ORB、SIFT、SURF、BRISK四种基于二进制特征的主流算法,使用Euroc数据集和真实场景图像对进行匹配和统计,对比分析其实时性.选用Mikolajczyk数据集,在图像旋转变换、模糊变换、光照变换、视角变换场景下对算法的鲁棒性进行比较.采用的评价...     

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Retinex和HSV颜色空间的低照度图像增强算法

针对低照度图像存在的对比度低、颜色失真、细节信息损失、噪声干扰等问题,提出一种基于Retinex的改进算法。首先,将原始图像转换到HSV颜色空间,采用改进算法和Gamma校正对V分量进行亮度调节;其次,基于对比度拉伸算法调整S分量,增强图像饱和度和对比度;最后,将融合后的图像转换回RGB颜色空间,输出图像。在MATLAB平台上选取不同场景低照度图像进行增强处理,采用图像信息熵（IE）、峰值信噪比（PSNR）和结构相似性指数（SSIM）三个客观指标进行均值对比,实验结果表明,新算法计算结果均优于传统的直方图均衡化算法（HE）和多尺度Retinex算法（MSR）,有效保持图像边缘信息,提升图像质量。