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。     

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。     

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.     

亮度优化立体视频视觉舒适度评价

结合立体视频帧左右视图的灰度图,采用鲁棒性算法与软剪刀算法相结合的"画笔"方案来提取立体视频帧的前景区域,合成视差图并提取水平视差,计算深度视差;根据主观评价结果建立视差深度-视觉舒适度模型,再结合亮度对视觉舒适度的评价模型进行优化,使模型的评分更接近人类视觉系统的评分;结合人类主观评价实验的结果,用逆向代入法求出模型的系数确定模型,最终实现基于人类视觉系统特性的对立体视频视觉舒适度的评价。实验结果表明:通过视觉舒适度模型计算得到的结果与人类主观评价结果之间的误差率不超过5%,其中大部分视频误差率不超过1%。说明评价模型更符合人类主观感知结果的立体视频视觉舒适度,模型评分更接近人类视觉系统特性的主观实验评分,这为立体视频舒适度的评价提供了参考。     

基于平面镜成像的单摄像机立体视觉传感器研究

在传统双目立体视觉传感器的基础上,对基于平面镜成像的单摄像机立体视觉传感器进行了研究。在电荷耦合器件(CCD)摄像机前放置一平面反射镜,通过对目标物体和其虚像进行拍摄,得到一幅具有视差的图像,该图像相当于摄像机和其在平面镜中的虚拟摄像机从不同角度对目标物体进行拍摄,具有双目立体视觉的功能。建立了单摄像机立体视觉传感器数学模型,分析了参数对单摄像机立体视觉传感器的视场范围和测量精度的影响,设计了传感器参数尺寸,进行了相关实验验证。实验结果表明,该测量方案方便有效,结构简单,调节方便,尤其适合近距离高精度测量。     

光源角度对金属表面图像边缘的影响分析

在机器视觉的图像处理中影响图像优劣的因素有很多,其中光源照射角度是主要因素之一.为了得到更好的图像数据,对视觉系统中光源照射最佳角度进行了仿真分析与实验研究,实验中采用单一变量法,只改变光源照射角度,通过理论计算、模拟仿真和实验验证相结合,得到了最佳的光源照射角度.结合Sobel算法检验在最佳角度下和其他角度下的图像边...     

基于小波高频的立体图像质量评价

根据小波变换的高频分量包含边缘及纹理等人眼比较关注的细节信息,提出了一种基于小波变换的高频重构的立体图像质量评价方法,包括左右视点质量评价和立体感评价两部分。通过模拟人类视觉系统处理原始和失真的左右视点图像,利用结构相似度算法得到左右视点质量评价值;用加权处理后的小波高频分量经过重构得到人眼关注的细节信息图,分别计算原始和失真的左右视点细节信息图的绝对差值图,利用结构相似度算法对两幅绝对差值图评价得到立体感质量评价值。将两种质量评价值进行加权融合得到最终的立体图像质量评价值。整体实验结果的Pearson线性相关系数在0.94以上,Spearman秩相关系数值在0.93以上,均方根误差值接近5.5,能较好地符合人眼视觉特性。     

基于双目视差的立体显示运动模糊评价方法研究

为了更为客观、准确地评价立体显示的运动图像质量,基于平面运动模糊评价模型和立体运动视觉感知实验建立了立体显示运动模糊评价方法。通过对双目视差图像分别进行平面运动模糊模拟,然后再三维重现,再进行实际感知和模拟效果对比的视觉感知实验,结果表明,"视差"因素对模糊程度感知没有显著性影响,据此利用双目视差图像模糊程度平均的方法建立了立体显示运动模糊的客观评价方法。该评价方法的建立使立体运动图像质量的评价更加客观、准确,同时为立体显示运动图像质量的提升提供参考。     

基于非下采样轮廓小波变换增强的从粗到精的显著性检测

随着机器视觉和人工智能的快速发展,视觉注意机制作为机器视觉的重要组成部分,受到越来越多的关注。提出一种建立在非下采样轮廓小波变换(NSCT)基础上的从粗到精的显著性检测方法,该方法作为一种基于频域分析的显著性检测算法,能够充分利用图像的低频和高频信息,并能抑制光照对检测造成的影响。模型首先对输入图像进行非下采样轮廓小波分解,对低频分量进行Retinex增强以改善图像亮度的均匀性,从而抑制光照对显著性检测带来的影响,随后对其进行粗糙显著性检测;对高频分量进行非线性增强以抑制噪声并增强细节,重构得到高频特征图,在低频粗糙显著图的范围内对高频特征图进行全局和局部的显著性分析;最后经过融合得到精细显著图。在三个数据集上进行对比实验,验证了所提算法的可行性和有效性。     

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。     

基于双目视觉的边缘检测算法

提出了一种基于立体视觉的物体边缘检测的方法。先对立体图像对进行基于图割的立体匹配方法求取场景的视差图，然后再用Canny的边缘检测方法对视差图进行边缘检测。立体视觉方法有效解决了单目视觉检测方法中的一些难点，利用了物体在空间的深度信息，对复杂背景下的物体和具有复杂纹理物体的边缘检测有很高的鲁棒性。实验结果表明该边缘检测方法优于传统的单目视觉边缘检测方法。     

对快门式立体显示中环境光闪烁的影响研究

为了优化主动快门式立体显示中的闪烁现象,对环境光的影响进行了深入的研究。研究中使用高采样率瞬态亮度响应测量系统对透过快门眼镜的环境光信号进行实时测量和记录,测量的时域信号经过傅里叶变换后得到对应的频域信号,用来分析环境光影响闪烁的可能原因。同时,基于多参数可调的发光二极管(LED)照明系统完成了两组视觉感知实验,结果表明,环境光的频率、最大光强、占空比以及显示器的显示内容等参数对人眼透过快门眼镜感受到的环境光闪烁程度有显著性的影响,120Hz或以上的倍频光作为匹配环境光可以消除环境光闪烁并且达到比较好的舒适度。研究结果对主动快门式立体显示中闪烁感的优化以及视觉舒适度的提高具有指导和推动作用。     

利用光轴可移动液晶透镜的立体图像采集系统

针对传统双目视觉系统体积大、成本高等缺点，提出了一种利用光轴可移动液晶透镜的单相机立体图像采集系统。该系统由一个固定的相机模块和一个贴有偏振片的液晶透镜构成。通过改变电压的方式移动光轴并采集图像，利用光流法获取图像视差。研究了液晶透镜光轴变化对系统整体光轴的影响，推导了视差与深度的关系。通过验证所采集的图像存在视差来说明所设计系统的可行性，并进行了近距离物体的深度获取。实验结果表明，利用液晶透镜的光轴移动功能可以使系统的整体光轴产生移动，实现立体视觉。所设计系统无需机械移动，具有结构简单紧凑和成本低廉的优点，为立体图像的采集提供了新的方法。     

基于视觉注意机制的感兴趣区检测

提出了一种基于视觉注意机制的感兴趣区检测方法：使用分水岭方法分割图像区域;根据生物的视觉注意机制特性,选用中央周边差的采样方式提取图像特征,将不同维的图像特征融合为显著图;显著点经过竞争得到的注意焦点作为分水岭分割的种子点,然后融合显著图和分水岭分割区得到感兴趣区;遵循返回抑制和邻近优先的准则选择并转移注意焦点,从而计算区域的重要性或兴趣度.实验结果表明该方法符合生物的视觉注意机制,在自动检测感兴趣区时可以有效减少过分割,也能较好的处理大对象.     

一种基于视觉底层特征的图像质量评价方法

把视觉底层特征概念引入到客观图像质量评价中,提出了一种基于不同图像视觉底层特征的质量评价方法。在基于Itti计算模型和视觉底层特征最佳权重的基础上,对4种类型图像提取底层视觉特征显著图,利用特征最佳权重值,组合归一化形成视觉计算显著图,通过直方图相似度计算分析各显著图。实验结果与主观评价结果具有较好的一致性,且优于基于传统Itti模型和SSIM模型的图像质量评价方法。不同类型的图像需要充分考虑各特征的权重大小,使其能真实反映视觉感兴趣区域的特征属性,更好地评价失真图像的质量。     

图像序列的显著性目标区域检测方法

针对传统视觉显著性模型在自顶向下的任务指导和动态信息处理方面的不足,设计并实现了融入运动特征的视觉显著性模型。利用该模型提取了图像的静态特征和动态特征,静态特征的提取在图像的亮度、颜色和方向通道进行,运动特征的提取采用基于多尺度差分的特征提取方法实现,然后各通道分别通过滤波、差分得到显著图,在生成全局显著图时,提出多通道参数估计方法,计算图像感兴趣区域与眼动感兴趣区域的相似度,从而可在图像上准确定位目标位置。针对20组视频图像序列(每组50帧)进行了实验,结果表明:本文算法提取注意焦点即目标区域的平均相似度为0.87,使用本文算法能够根据不同任务情境,选择各特征通道的权重参数,从而可有效提高目标搜索的效率。     

基于多尺度区域对比的显著目标识别

为了对图像中的显著目标进行更精确的识别,提出一种新的基于多尺度区域对比的视觉显著性计算模型。首先基于多尺度思想将图像分别分割为不同数目的超像素,对超像素内的像素颜色值取平均以生成抽象化图像;然后根据显著特征的稀少性及显著特征的聚集性,计算单一尺度下超像素颜色特征的显著性值;最后通过取各尺度超像素显著度的平均值来融合多尺度显著图,得到最终的视觉显著图。实验表明,以MSRA图库中的1 000张随机自然图片为例,该模型较现有较好的区域对比模型,显著目标识别的精确率提高了14.8%,F-Measure值提高了9.2%。与现有的算法相比,该模型提高了算法对显著目标大小的适应性,减少了背景对显著目标识别的干扰,具有更好的一致性,能更好地识别显著目标。     

三目自适应权值立体匹配和视差校准算法

立体匹配是计算机视觉研究中的关键问题.相比于双目视觉,三目视觉能够获得更多的信息和额外的极线约束消除立体匹配的歧义性.为了提高三目立体匹配的精度,提出一种基于自适应权值和视差校准的三日立体匹配方法.将双目视觉中有效的自适应权值窗选择算法应用到三目视觉中,进行匹配窗的选择;提出一种新的目标图像选择算法,能够合理利用平行基线三目立体视觉系统中不同目标图像提供的信息,有效地消除遮挡,提高匹配的精度;提出一种适用于三目视觉的视差校准算法,利用三目图像像素间的色彩相似性和距离约束将初始匹配的视差结果进行校准,得到最终的视差图.实验结果表明,本文算法结构简单,能够生成浓密、高精度的视差图.