基于立体图像感兴趣区域及对比度的舒适度评价模型

针对立体图像舒适度难以有效地进行客观评价的问题,结合人眼视觉注意机制,提出了基于区域对比度的舒适度评价模型.根据显著图与视差图提取感兴趣区域作为前景区域;量化前景和后景区域颜色空间,估计空间加权区域对比度,计算前景区域视差角、宽度角;根据主观评价值利用最小二乘法拟合曲线得出客观评价模型.对比视差+宽度模型可知,模型预测值与主观评价值的Pearson相关系数、Kendall相关系数较原模型分别提高了8.1%、3.9%,且平均绝对值误差减小了13%,均方根误差减小了22.1%.本文模型的普适性更优,结果更接近主观评价值.     

基于显著区域的立体图像舒适视差范围研究

视差是影响立体内容视觉舒适度的主要因素之一。结合视觉显著特性,通过大量主观实验研究视差因素对立体图像舒适度的影响,得到舒适视差的定量范围。首先,利用立体显著区域提取算法获得显著立体图像,并用眼动仪验证其合理性;然后,采用像素平移法对显著立体图像进行视差变换,得到实验素材,进行主观实验;最后,处理实验数据,得到舒适视差的定量范围。结果表明,人眼对水平视差和垂直视差的舒适度响应差异很大,水平视差舒适范围为(-0.379°,0.644°),而可接受的垂直视差范围为(-0.10°,0.11°)。验证实验的正确率在90%以上,表明所得舒适视差范围很好地反映了立体图像的主观舒适度,能为立体内容的制作提供更符合人眼视觉特性的定量标准。     

基于立体舒适度的立体图像感知距离估计

提出了一种基于立体舒适度的双目图像感知距离估计方法.首先,推导双目立体图像的立体深度;然后进行主观实验获取实际人眼感知到的深度,分析其与立体深度间的差异;最后,将立体舒适度作为生理因素,建立感知距离、立体深度与视觉舒适度之间的关联关系,并得出感知距离的计算模型.在IVY公共数据集上进行实验验证,结果表明:当视觉舒适度值较高时,模型预测值的平均绝对值误差与均方根误差较主观评测值分别减少了0.0049、0.0073;而当视觉舒适度值较低时,平均绝对值误差与均方根误差分别减少了0.0721、0.0594.本模型结果更接近人类主观感知到的深度.     

基于视觉显著性的立体显示图像深度调整

基于双目视差的立体显示系统中,不恰当的图像景深分布是引起视疲劳的主要原因,因此提出一种新颖的立体深度调整方法以提高立体显示观看视觉舒适度。该方法以原始立体图像作为输入,应用图像谱残差提取的方法获得立体图像的视觉显著性,结合特定的观看条件建立视疲劳指标模型,获取特定图像在特定观看条件下的最佳零视差平面(ZDP)。根据最佳ZDP对原始输入左右视图进行视差调整,从而获得视疲劳指标最小的立体图像。为了进一步验证该方法对立体显示视觉舒适度的提升效果,设计并完成了相应的视觉感知实验。实验结果表明,该方法显著提高了立体显示观看舒适度。     

交叉视差及观看时间对自由立体显示视觉舒适度的影响

针对自由立体显示器视疲劳的问题,对交叉视差及观看时间影响视觉舒适度的问题进行了分析和研究。实验选取具有交叉视差的图片和视频,观察者采用主观评价和客观评价相结合的方法,对其观看舒适度进行评价。结果表明具有交叉视差的图片和视频,其观看舒适度都随时间的增加而减弱,图片的观看时间应在23min以内,视频的观看时间应在17min以内,此时观看较为舒适。持续观看具有交叉视差的图片和视频会引起视疲劳,应控制其观看时间。     

一种基于图像融合的无参考立体图像质量评价方法

提出了一种基于图像融合的立体图像质量评价方法。通过对立体图像的左右视图进行图像融合生成一幅彩色图像,融合算法采用主成分分析(PCA),使用归一化互相关(NCC)视差图算法,生成了对应的视差图;对融合图像和视差图分别进行归一化亮度系数和谱能量参数的提取,作为支持向量回归(SVR)的输入数据,在经过充分的训练后对立体图像的质量评分进行预测。在LIVE 3D立体图像数据库上的实验结果表明,提出的算法优于最新的无参考立体图像质量评价方法,与人类的主观评价具有较好的一致性。     

基于显著性区域的立体图像舒适色度范围的测量

结合视觉注意机制,通过大量主观实验定量地对影响立体图像视觉舒适度的色度因素进行了研究.首先,结合视差图和平面显著图获得立体显著度图,再利用模糊隶属度和掩膜对其优化得出最终的显著立体图像,并采用眼动仪对所得显著立体图像的合理性进行验证;然后,采用由粗到细的逐级逼近法获得实验数据,利用视觉感知正常的被试者进行主观实验,得到不同场景显著立体图像的舒适色度匹配图和差异图.实验结果表明,左右视图舒适色度区间会随着不同场景而不同,双目视图舒适色度差异值平均最大可为122.5°,即左右视图色度差异不能过大.所得舒适色度范围很好地反映了立体图像的舒适度,不仅为立体信息的质量评价提供了评判依据而且为立体内容的制作提供了更有力的技术支撑.     

基于显著区域的立体图像舒适对比度范围的测量

结合视觉注意机制,通过大量主观实验,定量研究了对比度因素对立体图像视觉舒适度的影响。首先结合平面显著图和立体视差图获得立体显著度图,再利用模糊隶属度和掩模对其进行优化,获得显著立体图像,并用眼动仪验证其合理性;然后对左右视图进行对比度变换和主观实验,数据筛选后得到显著立体图像的舒适对比度匹配图和差异图。实验结果表明:左右视图的对比度差异门限值随着左视图对比度值的不同而改变,且左右视图对比度差异不能过大,最大和最小差异值分别为1.97和-2.40。实验所得舒适对比度范围很好地反映了立体图像的舒适度,验证实验的正确率达95%,为立体内容的制作提供了更合理可行的定量标准。     

结合人眼视觉关注特性的视频质量评价

考虑到人眼视觉关注特性在视频质量评价(VQA)中所具有的重要作用,提出了一种结合人眼视觉关注特性的视频质量评价方法。首先利用三维Sobel算子以及恰可察觉失真模型得到全局显著图,对全局显著图的每个显著像素点构建结构张量来求取一帧的全局质量;然后利用视频运动信息以及人眼中心关注特性求得局部显著图来进行感知加权,得到一帧的局部质量;最后均衡局部与全局质量得到视频中一帧的质量,并采用机器学习的方法获得时域加权模型,对视频帧进行加权,从而得到客观视频质量评价值。在LIVE视频数据库上进行性能测试,得到PLCC(Pearson Linear Correlation Coefficient)为0.827,SROCC(Spearman Rank Order Correlation Coefficient)为0.802,与已有相关算法相比,所提出的VQA方法的评价结果更接近人眼的主观感知。     

基于视差和串扰的自由立体显示器视疲劳预测

针对观看自由立体显示器存在人眼焦点调节和集合不一致的根本生理问题,及观看时间稍长将引起立体观看视疲劳,甚至危害视觉健康的问题。提出了一种对自由立体显示器视疲劳程度进行预测的方法,由三个不同的立体观看视疲劳参数——视差值、视频帧率和串扰度组合得到27段立体测试视频,让观看者观看这些视频得到主观评价数据,采用多元线性回归的统计方法处理评价数据确定了自由立体显示器视疲劳的多元线性回归模型,并根据此模型对待评估立体视频的视疲劳程度进行有效预测。这种方法避免了反复的主客观评价对视觉系统的危害,减少主客观评价信息收集的复杂性。最重要的是,该模型能快速预测自由立体显示器视疲劳程度。     

双焦距立体视觉中的光学成像模型

成像物镜具有两个独立的焦距,并分别对空间物体成像,这种系统被称为双焦成像系统。双焦成像系统从单一角度记录三维场景中各物点的图像,它构成了单目立体视觉的基本光学成像模型。由于焦距为f1和f2的物镜所成的像的矢量值存在差别,即视差,并且视差的大小与物点的深度存在着定量关系,因此可利用双焦成像的视差特征来恢复场景的深度信息。叙述了双焦成像的立体视觉原理和系统的改进方案,并根据双焦成像的深度算法对已知深度的物方平面进行了深度测量。试验结果表明,深度恢复的相对误差约为-0.14%,测量结果的方差为0.97mm。     

薄凸透镜焦距测量方法的改进

本文分析了薄凸透镜焦距测量中存在的问题,并利用消除视差的方式来测量薄透镜焦距,第一种用消视差自准直法,用眼睛来代替目镜系统,将对像清晰程度的调节变为对横向的物与像视差的调节,可以大大的减少由焦深带来的误差.第二种用消视差共轭法,利用物与像的对称性,来测量焦距,同时巧妙的利用消除视差的方式.测量结果表明,利用消视差的方式得到的测量结果更精确,可达到0.4%.     

Research for Horizontal Parallax Only Kinoform in 3D Display

1　Ｉｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎ　　Ｔｈｅｈｏｌｏｇｒａｐｈｉｃｄｉｓｐｌａｙ ,ｗｉｔｈｗｈｉｃｈｔｈｅｏｂｊｅｃｔｗａｖｅｆｒｏｎｔｃａｎｂｅｒｅｃｏｒｄｅｄａｎｄｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｅｄ ,ｉｓｔｈｅｐｒｏｍｉｓｉｎｇｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙｆｏｒ3Ｄｄｉｓｐｌａｙ .Ｇｅｎｅｒａｌｌｙ ,ｔｈｅｄｉｆｆｒａｃｔｉｏｎｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙｏｆｈｏｌｏｇｒａｍｓｉｓｌｏｗｏｗｉｎｇｔｏｔｈｅｚｅｒｏｏｒｄｅｒａｎｄｏｔｈｅｒｈｉｇｈｅｒｏｒｄｅｒｄｉｆｆｒａｃｔｉｏｎｏｆｔｈｅｈｏｌｏｇｒａｍｓ.Ｏｎｔｈｅ…     

Research for Horizontal Parallax Only Kinoform in 3D Display

The most promising 3D display technology lies in holographic display system. Kinform, whose theoretical diffraction efficiency is 100%, is the promising type of hologram. It is found that one of the greatest obstacles to the practical application of kinoform is the computational speed. A new model to increase the computational speed is proposed to solve the problem. In the proposed model named horizontal parallax only (HPO) kinoform, the vertical parallax is omitted because the human visual system cannot perceive the vertical parallax. Therefore, the computational speed for HPO kinform is many times faster than that for full parallax kinform. In this paper, both the theoretical basis and the experimental results of HPO kinoform are discussed.     

一种基于序贯估计的直达声区水面舰船 被动测距方法 *

该文利用基于射线的盲解卷积方法，从直达声区的水面舰船噪声中提取出船和锚系于海底的垂直接收阵之间的时域信道响应，并利用直达波在不同阵元相对于参考阵元的到达时间差，通过序贯方法，利用射线模型和声速剖面信息，对水面舰船距接收阵的距离进行了估计。通过处理海深约为580 m的2016年美国圣巴巴拉海峡的实验数据，对1.6~3.5 km直达声区范围内Anna Maersk商船与垂直阵之间的距离进行了估计，验证了测距方法的有效性，并将结果与系统测量值和几何方法的估计值进行了比较。由于该方法不需要对海底参数进行估计，所以在海底参数未知时要优于传统匹配场方法；在声速剖面存在跃层且海底为多层分布的复杂信道条件下，该方法仍能对距离进行有效估计，且与测量值的相对误差在6%以内，小于几何方法的估计误差，测距结果精度较高。     

圆盘透明度在水下激光成像系统性能评估中的应用

水下激光主动成像系统的探测能力不仅与探测系统自身参数有关,还与水质等环境因素有关。为评估水质对水下激光成像系统探测能力的影响,根据圆盘透明度成像模型,研究了吸收系数、散射系数、漫射衰减系数等水体水质参数与圆盘透明度的关系,给出了圆盘透明度与水下激光主动成像系统最大探测深度的表达式。实验表明,ICCD距离选通水下激光主动成像系统最大探测深度值与理论计算值相对误差小于20%。基于成像理论的圆盘透明度模型反映了水下激光成像系统探测能力与水体水质参数的关系,可用圆盘透明深度来评估水下激光成像系统的探测能力。     

基于区域霍夫变换的机弹分离初始信息提取研究

为提供机弹分离数值仿真的精准初始物理信息，提出了基于区域霍夫变换的导弹物理信息提取方案，利用高速摄像机提取视频帧中导弹弹身与弹尾处的标识圆圆心位置，并通过坐标变换计算出导弹的物理信息。在帧处理上，利用帧前后时间间隔短、速度矢量变化可以忽略的特点，提出基于区域霍夫变换的圆搜索算法。该算法针对实际中运动矢量在搜索窗口具有偏置而非均匀分布的特性，对搜索框进行固定移位，预测区域与实际区域的中心误差不超过5%，且耗时较传统算法减少41.6%以上，计算结果与实际结果平均误差不超过2.39%，同时还具有复杂背景的适应能力，满足方案时效性与精度需求。     

基于线结构光的视频内窥镜测量技术

针对视频内窥镜的测量需求，提出了一种基于线结构激光照射的测量技术。采用线激光作为定标光照射物体表面，建立了线结构光成像模型，标定了不同物距时的放大率和图像中线位置间的比例系数。通过构建测量平台计算了物体的几何参数，实验结果表明测量误差在10%以内，能够满足视频内窥镜观测和测量要求。     

非相干成像双目视觉系统的误差分析

影响双目视觉系统测量精度的因素很多,目前系统结构参数对测量精度的影响主要有光轴与基线的夹角、基线距离、水平视角、物距以及透镜焦距等。由于孔径尺寸直接影响成像分辨率,是决定双目视觉测量精度的核心因素,因此依据非相干成像理论,对双目成像过程进行仿真和实验,采用加速鲁棒特征算法对所成的图像对进行特征提取与匹配,获取其视差值,并且计算其视差均方根误差来表征系统误差。研究结果表明,系统误差随着透镜孔径大小的增大而减小,并且趋于饱和。该研究可以为双目系统设计过程中系统参数和孔径尺寸的选取提供理论和实验依据。