基于图像内容视觉感知的图像质量客观评价方法

图像质量客观评价在图像和视频传输、编解码以及服务质量中起着非常重要的作用.然而现有的方法往往没有考虑图像内容特征及其视觉感知,使得其质量客观评价与主观感知结果存在一定的差距.基于此,本文结合图像内容的复杂性特征和人眼的掩蔽特性、对比敏感度特性以及亮度感知的非线性特性,提出了一种基于人眼对图像内容感知的图像质量客观评价方法.该方法首先结合亮度感知的非线性模型将图像进行转换,得到人眼感知强度图;再分别以人眼对比敏感度值和图像局部平均对比度值作为权重因子对强度求和,以求和的数据信息作为人眼感知图像的内容,并构建图像感知模型;最后以此模型分别模拟人眼感知参考图像和失真图像,并计算二者的强度差,以强度差为评价分数的基础构建图像质量客观评价模型.采用LIVE,TID2008和CSIQ三个数据库中的共47幅参考图像和1549幅测试图像进行仿真实验,且与SSIM,VSNR,FSIM和PSNRHVS等典型的图像质量客观评价模型进行对比分析,同时探讨影响图像质量评价的因素.结果表明:所提方法的评价分数与主观评价分数的Pearson线性相关性系数和Spearman秩相关系数值比SSIM的评价结果均有一定程度的提高,提高幅度分别平均为9.5402%和3.2852%,比PSNRHVS和VSNR提高幅度更大.综合以上表明:所提方法是一种有效可行的图像质量客观评价方法;同时,在图像质量客观评价中,考虑人眼对图像内容的感知和复杂度的分析有助于提高图像质量主客观评价的一致性,评价精度可得到进一步的提高.     

土壤漏油含量光谱预测实验研究与分析

针对土壤漏油污染的检测、分析和含量预测等实际问题,用关中平原常见普通土壤、柴油、机油及油土混合物为研究对象,设计被不同油种污染以及不同污染程度的土壤光谱特征实验。采用光谱分析的方法来获取光谱指数,测量并分析渗漏相同含量两个油种的油土混合物以及渗漏不同含量同一油种的油土混合物的光谱特征及其差异,根据分析结果建立一个基于反射特征的土壤柴油渗漏含量的光谱预测模型。研究表明：(1)渗漏相同含量不同油种时,渗漏柴油的土壤的反射率低于渗漏机油的土壤;渗漏柴油和机油的土壤均在1 740和2 328 nm附近出现双吸收谷特征,且在每一个吸收谷点处渗漏柴油的土壤的光谱吸收深度和光谱吸收指数均低于渗漏相同含量机油的土壤。(2)建立的土壤柴油渗漏含量的光谱预测模型相关系数r的值达到0.854,说明模型具有较强的稳定性;评价模型预测能力的均方根误差RMSE值为0.016证明该模型具有较好预测能力,可以对土壤柴油渗漏含量进行有效的预测。     

球面反应扩散方程传播算子值域的刻画

在本文中我们给出了球面反应扩散方程传播算子值域的完全刻画。     

基于三维集合分裂嵌入式零块编码算法的超光谱图像压缩

基于超光谱图像的特点,提出了一种三维集合分裂嵌入式零块编码(3D SPEZBC)的超光谱图像压缩算法。该算法首先采用三维小波包变换有效地去除超光谱图像的空间和谱间相关性,然后对于所生成的每个二维子带利用基于集合分裂的方法进行零块编码,最后再采用基于上下文的自适应算术编码来进一步提高编码性能。实验结果表明,3D SPEZBC算法具有与三维嵌入式零块编码(3D EZBC)算法相同的压缩编码性能,在各比特率下编码性能均明显优于三维集合分裂嵌入式块编码(3D SPECK)、三维等级树集合分裂(3D SPIHT)和非对称三维等级树集合分裂(AT-3D SPIHT)算法,并且略好于多分量JPEG2000编码(JPEG2000-MC)算法。此外,3D SPEZBC编码算法不但可以提供较好的率失真性能,而且相对于3D EZBC编码算法可以节省大量的存储空间。     

大孔径静态干涉成像光谱仪数据源选择对压缩效果影响的研究

针对实际工程应用中存在的大孔径静态干涉成像光谱仪(large aperture static imaging spectrometer,LASIS)的数据压缩问题,根据LASIS的成像特点,在详细分析其数据特性之后,提出了基于光程差维数据源的压缩,并与以往的LASIS和LAMIS数据源压缩进行对比研究。选择不同的数据源获得的压缩效果不同,为了更合理的选择LASIS数据源,降低压缩算法带来的图像和光谱损失,实验以LASIS原理样机推扫获得的短波红外数据作为研究对象,在详细介绍了三种数据的数据特点以及提取方法之后,变换得到上述三种形式的数据源,采用工程中成熟应用的JPEG和JPEG2000算法对三种数据源分别进行逐帧压缩和重建,然后对压缩效果在图像维、干涉维和光谱维以及压缩比进行了详细的对比分析,并提取视场中三种目标物质的光谱曲线,对压缩前后它们的光谱信息损失进行了度量。实验结果表明,相较于采用LASIS和LAMIS数据源作为压缩对象,以LASIS光程差维数据作为压缩对象,无论是在图像维、干涉维还是光谱维的压缩评价标准下都表现出明显的优越性：同样的压缩方案下,基于光程差维数据源的压缩能在获得较高压缩比的同时获得更低的均方误差和更高的峰值信噪比,且对光谱信息的损失也是三种数据源中最小的。