基于中央凹视觉的梯度结构相似性图像质量评价

针对结构相似性(SSIM)指标在评价图像严重失真时存在不准确性,提出了一种基于中央凹视觉的梯度结构相似性的全参考图像质量评价方法 FGSSIM.利用梯度幅度和梯度方向描述图像的结构信息,结合图像亮度和对比度,得到图像的局部质量图.利用人眼视觉的中央凹视觉效应构造中央凹视觉矩阵,以此分配局部质量图的权重,从而提高模型的准确性.实验数据来源于美国Texas大学图像视频工程实验室提供的LIVE数据库.实验结果表明,本文提出的方法是一种有效的图像质量评价方法,评价结果能够准确反映图像质量,并且更加符合人眼主观感受.尤其在图像高度失真的情况下,该方法比广泛使用的SSIM和PSNR更优越.     

基于NSCT域HVS模型的抗打印扫描水印算法

建立了新的NSCT(nonsubsampled contourlet transform)域人类视觉系统(human visible system,HVS)模型,在此基础上设计一种抗打印扫描算法.通过计算NSCT分解后的各个子带的HVS模型量化值,将全息共轭水印图替换HVS值最大的中频子带.实验结果表明,本文算法可以抵御一定程度的打印扫描攻击,具有较好的视觉掩蔽效果,PSNR≥39.2dB,实际水印嵌入容量为1/4×(M-2)×(M-2)bit.本文算法可以应用于对数字水印有抗打印扫描攻击需求的某些场合.     

基于双目融合与竞争的无参考立体图像质量评价方法

根据人眼对立体图像的感知过程,提出了一种基于双目融合和竞争特性的无参考立体图像质量评价方法.首先将左右视点图像进行融合,对得到的独眼图进行Gabor特征提取;然后对左右视点图像的绝对差值图提取特征;最后将独眼图特征和绝对差值图特征融合得到立体图像特征集,通过支持向量回归预测得到客观值.采用该方法对LIVE立体图像数据库进行评价,Pearson线性相关系数(PLCC)和Spearman等级相关系数(SROCC)均在0.94左右,优于其他参与对比的质量评价方法.表明该方法符合人眼视觉特性,能够很好地描述人眼感知特性.     

立体图像质量的主观感知评价研究

立体图像质量评价方法可分为主观质量评价方法和客观质量评价方法两大类,文中重点论述了立体图像的主观质量评价方法,介绍了针对人眼视觉系统的心理物理学特性而设计的主观感知评价方法,并分析了不同类型的失真对立体感知的影响,最后对立体图像主观质量评价技术的发展进行了展望。     

基于BEMD、DCT和SVD的混合图像水印算法

水印的不可见性和算法的鲁棒性是图像版权保护领域关注的重要问题，然而大多数算法不能很好地平衡二者的关系。为此，提出了一种基于二维经验模态分解（BEMD）、离散余弦变换（DCT）和奇异值分解（SVD）的不可见性高、鲁棒性强的混合图像水印算法。首先，对水印图像采用Arnold置乱，增强算法的安全性，并对置乱后的水印图像进行二维DCT。然后，对宿主图像进行BEMD，得到有限个尺度不同的内蕴模态函数（IMF）及余量，选择与宿主图像相关性较低的IMF执行二维DCT，根据水印的大小对其进行不重叠分块，分别对每个分块图像以及经DCT的水印图像执行SVD。最后，根据自适应最优嵌入准则确定水印嵌入强度，并将水印嵌入每个分块，以增强算法的容错性。大量实验以及与现有算法的对比表明，所提算法不仅具有抵抗大尺度攻击的鲁棒性，而且具有较高的不可见性。     

基于张量奇异值分解的鲁棒视频水印算法

针对视频的版权保护, 提出了一种基于张量奇异值分解(T-SVD)的鲁棒视频水印算法. 不同于图像, 视频具有多维度的特点, 能够被看作一个高阶张量, 并通过张量奇异值分解以保留帧内和时域的相关性, 从而提高水印鲁棒性. 首先, 对视频帧的亮度分量进行离散小波变换(DWT), 计算得到低频子带(LL), 并将每3帧的LL作为一个三阶张量; 其次, 将三阶张量分成不重叠块, 并进行张量奇异值分解, 计算得到对角张量; 最后, 利用包含强相关性的对角线张量的奇异值嵌入水印以增强鲁棒性. 此外, 还采用密钥随机提取视频帧, 以加强算法的安全性. 实验结果表明, 提出的算法能够抵抗多种视频攻击, 具有较强的鲁棒性.     

Curvelet变换结合(2D)~2PCA的人脸识别算法

作为一种新的多尺度多方向性的信号分析工具,Curvelet变换不但具有小波变换多尺度和多分辨率的特点,还具有很强的方向性,对包含大量面部轮廓和五官曲线信息的人脸图像能实现最优的稀疏表示。本文提出并实现了一种基于Curvelet变换结合双向二维主成分分析((2D)~2PCA)的人脸识别算法,以Yale人脸数据库进行人脸识别实验,结果表明,该算法相对于传统基于小波变换的人脸识别算法,能有效提高识别率,缩短识别时间。     

基于K-SVD字典学习的合成图像盲检测

一幅真实的图像中噪声特性是一致的,而由多幅图像内容拼接而成的合成图像噪声特性是不一致的.本文利用这一特点,提出了一种基于K均值奇异值分解(K-SVD)字典学习的合成图像盲检测方法.该方法首先通过K-SVD算法对合成图像进行训练得到其稀疏表示字典,然后利用学习得到的字典对背景噪声进行去除,最后根据去噪前后图像对应子块的相关系数异同实现篡改区域的检测与定位.实验结果表明,该方法对于鉴别含有不同背景噪声的合成图像具有显著效果,同时,算法对JPEG压缩、重采样和模糊等后处理操作都具有较好的鲁棒性.     

增强曲率尺度空间的形状检索新机制

针对多媒体图像形状检索,提出增强型曲率尺度空间(ECSS)描述子,构建了基于该描述子的形状检索模块IRS.通过直接计算曲率,减少卷积计算次数进行特征抽取,从而显著减少了运算量;设计实现了镜像变换等匹配策略,使IRS检索的结果更符合相似性要求.     

尺度小波零树视频压缩编码研究

根据 MPEG- 4对多媒体信息描述的新压缩标准 ,在深入研究尺度小波变换和嵌入式小波零树压缩编码原理的基础上 ,探讨了两种基于小波零树编码的具有连续分辨率的改进视频编码方法 .尺度小波零树编码将低通子带独立编码、其它子带多尺度零树熵编码 ,实现了自然 /合成视频信息的空间 /质量尺度完全可调 .尺度自适应运动补偿小波算法运用自适应步长来减少暂时冗余 ,保证了变码率下的视频传输质量 .     

基于MMSE和小波变换的语音增强算法

提出一种最小均方误差与小波变换相结合的改进算法来提高语音识别系统的性能. 首先通过小波变换对带噪语音进行多尺度分解, 然后对不同尺度的小波系数采用MMSE算法, 最后对MMSE处理过的小波系数进行重构得到增强语音. 实验结果表明: 与传统算法相比较, 提出的新算法去噪效果显著, 有效地提高了语音的质量.     

二值和灰度图像的直接多尺度表示算法

图像多尺度表示是图像处理的重要内容,常规的离散处理方法常依赖于坐标或网格的选取,因此处理结果很不稳定,本文提出了不依赖网格划分方法、不依赖坐标选取方式的快速、直接多尺度表示算法．应用该算法可直接得到任意指定一层（指定尺度）的图像,因而没有大多数算法因为逐层计算所带采的误差传播或误差扩散现象,同时该算法因保持处理前后图像的“整体”相似,因而能最大限度地体现形状保持乃至拓扑保持,算法计算非常简单,且不局限于特定类型的图像,可用于高要求的图像处理领域。     

基于视觉模型与菱形编码的图像隐写算法

为提高图像空域隐写算法的视觉不可感知性, 通过结合视觉注意力机制和人眼对图像的灰度及边缘等敏感特性, 提出一种基于视觉模型的感兴趣区域菱形编码隐写算法. 在底层人眼感知判定的基础之上, 根据视觉注意模型划分嵌入等级, 并动态调整秘密信息的嵌入量. 实验结果表明, 与基于边缘自适应的像素对匹配算法相比, 本文提出的算法不仅有较高的视觉不可感知性, 而且能抵抗常用的空域隐写分析.     

结合美学特征的无参考色调映射图像质量评价

如何对色调映射图像(Tone-mapped Image, TMI)质量进行有效评价是图像处理领域亟待解决的问题. 现有方法仅是低动态范围图像质量评价方法的改进, 并未考虑TM图像本身独有的特点. 基于此, 本文提出了一种结合美学特征的TMI质量评价方法. 从颜色保真度、色温分布、对比度、黑暗度、自然度5个方面出发提取图像的美学特征, 并在梯度域、张量域、高斯差分域和拉普拉斯域提取变换域特征, 利用支持向量回归训练得到质量评价模型. 在ESPL-LIVE HDR库上的实验表明, 现有代表性方法的Spearman秩相关系数最高为0.752, 而所提出模型可达0.766, 与人眼感知结果具有更强的一致性.     

一种基于FCM的噪声图像分割算法研究

针对噪声污染的图像进行有效分割困难问题,提出了一种基于模糊C均值的噪声图像分割方法.该方法首先应用离散小波变换(DWT)将图像进行分解获取不同尺度的小波系数;然后利用粒子群(PSO)算法自适应搜索最优的阈值对小波系数进行处理,将处理好的系数利用小波重构得到重构图像;最后利用模糊C均值聚类完成图像分割.该算法在Berkeley数据集上进行实验,结果表明与其他算法相比,该算法具有更好的性能.     

基于色彩衰减补偿和Retinex的水下图像增强

针对水下图像存在的色偏、雾状模糊、低曝光和非均匀光照问题, 提出一种基于色彩衰减补偿和Retinex的水下图像增强算法. 首先, 为校正水下图像的色偏, 利用水体对不同波长光线衰减不一致的特性自适应地补偿其R、G、B通道. 然后, 使用基于多尺度导向滤波的Retinex去除雾状模糊, 增强对比度. 最后, 根据水下图像和自然图像的直方图分布特征对其进行归一化处理, 从而在保存图像主要信息的前提下增强其纹理和曝光. 实验结果表明, 该算法不但具有较优的视觉感知效果, 而且具有较高的图像质量评价分数. 该算法具有较强的适应性, 有助于计算机视觉算法在水下的应用.     

基于多通道Gabor纹理特征的遥感图像检索

遥感图像数据量的急剧增加,给研究者们提出了有效检索和管理图像的难题.为了快速准确地检索海量遥感图像,提出一种基于五叉树分解的多通道Gabor纹理特征图像检索新方法.该方法用五叉树分解法层层分解图像,在利用多通道Gabor滤波器与图像做卷积得到滤波能量值基础上,提取各子图像24个滤波能量均值和均方差作为纹理特征,并计算查询图像和与其大小相当的数据库子图像的纹理特征相似性距离,从而获得与查询图像相似的数据库子图像.将该方法用于高分辨率卫星和航空图像数据库的检索,实验结果证明了方法的有效性.     

基于区域加权的视频质量评价方法

对于视频编码等视频应用来说,准确客观地评价其视频质量至关重要.在客观结构相似度模型的基础上,结合人眼视觉特性提出了一种新的视频质量评价方法—–基于区域加权的结构相似度视频质量评价方法.该方法基于三维Sobel矩阵提取的视频时空特性,将视频帧定义为强边缘、弱边缘和平滑三大区域进行加权求得质量分,并结合了人眼对失真的边缘块和失真帧较为敏感等视觉特性.在LIVE测试数据库中的实验结果表明,该方法与人类视觉的主观评价结果具有较好的一致性.     

基于小波子带能量加权的人脸识别方法

针对人脸识别中小波变换后信息利用不充分和权系数选择困难的缺点,提出一种基于小波子带能量加权的人脸识别算法.首先应用二维离散小波变换（2D-DWT）对图像进行二层小波分解,然后将得到的第2层4个子带进行加权组合,并给出一种基于小波子带能量权系数求解法,无需进行人工实验选取.在此基础上,采用PCA＋LDA方法进行特征提取,并在ORL人脸库中进行实验,与传统的算法相比有较快的识别速度和较高的识别率.     

基于DCT与PSO的可见光与红外图像融合方法

针对可见光与红外图像融合问题,提出一种基于离散余弦变换(discrete cosine transform, DCT)与粒子群优化(Particle swarm optimization, PSO)的图像融合方法.先对源图像进行DCT变换再采用PSO算法获得优化权值因子,并用于完成源图像DCT系数的融合;其次,进行DCT逆变换得到初始融合图像;最后,利用直方图均衡化模型对初始融合图像进行优化得到最终融合图像.仿真实验结果表明,该方法与现有的代表性融合方法相比具有显著的优势.