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。     

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...     

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.     

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。     

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。     

研究生数字图像处理教学模式与实验改革探索

从教学模式和教学实验两个方面分别进行了研究生数字图像处理课程教学改革的探索。教学模式以论文引导为主,跟踪相关领域国内外研究动态并激发学生自主学习兴趣。教学实验依据图像处理相关实际应用中的技术处理环节,分别在数字图像获取——图像增强与分析——图像可视化三阶段增设白平衡算法、彩色图像处理和客观图像质量评价3项实验内容,使实验内容更加丰富并切近实践。该教学改革的探索方案有利于学生更全面地把握图像处理相关领域的发展动态,综合提高研究生科学研究素质和工程实践水平。     

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。     

一种基于视觉显著性的交通图像质量评价方法

随着智能交通的不断发展、监控设备的更新换代,交通监控系统获取到的图像信息每年都在成倍增长,其直接影响就是摄像设备采集到的无用信息太多,如何对其中的图像信息进行质量评价以及筛选是一个重要问题。为了改善这一现象,提出一种基于视觉显著性的交通图像质量评价方法。该方法将图像抽样成一些随机的感兴趣区域,然后对这些区域进行计算,最后得到显著性图像。实验结果表明,基于视觉显著性的交通质量评价方法效率高、实用性强。该方法得到的显著性图像明显符合人眼的视觉特性以及感兴趣区域,达到了预期效果。     

SAR图像质量评测实验教学平台的开发与应用

将合成孔径雷达(SAR)图像质量评测融入实验教学中，构建了SAR图像质量评测实验教学平台。该实验平台由系统设置、数据加载、系统参数输入、图像显示和图像指标计算5个软件模块组成，可以直观地显示图像质量评测过程，获得准确的评测结果，同时加深学生对SAR图像质量指标以及评估流程和方法的理解和掌握。实验要求学生开发实现SAR成像处理等功能的Matlab GUI(Graphics User Interface,图形操作界面)程序，将输出的SAR图像等文件加载到评测平台生成评测报告，从而便于教师评判学生所编制的成像处理程序的质量。     

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。     

图像融合算法的Matlab实现与比较

在介绍图像的直接融合、傅里叶变换融合和小波变换融合算法后,给出了相应的Matlab程序,并用均值、标准差、熵和交叉熵来评价融合结果,通过仿真实验显示,小波变换融合图像能更好地反映图像的细节特征.     

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.     

基于黎曼度量结构相似度的图像质量评价方法

图像最主要的是其结构特性,人类的视觉系统是从图像结构上获得图像信息,为了更好的对图像的质量进行评价,本文在SSM模型的基础上提出一种基于黎曼度量的结构相似度评价,把图像置于黎曼流形中进行讨论.实验结果表明本文提出的方法比SSM模型更有区分度,更符合人类视觉系统的特性.     

浅析分辨率及在图像处理中的合理选取

分辨率是用来分辨图像像素、图像清晰度与真实度差距的一个系统概念。在图像处理时有多种不同的分辨率,能否正确掌握这些分辨率,将直接影响图像质量和图像输出效果。     

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。