基于contourlet变换的多尺度图像质量评价

提出了一种基于contourlet变换的多尺度图像质量评价方法.通过将参考图像与待测图像变换到YUV(YCr Cb)彩色空间,并使用其亮度分量,在contourlet域进行多尺度多方向分解获取不同尺度的图像特征.同时,结合视觉感知(JND),合并人眼无法区分的特征,根据合并后的对应子带特征计算了区域互信息(RMI),得到了对应子带特征的相似性;使用对比敏感函数(CSF)对不同子带相似性加权,得到了图像的最终评价指标.对LIVE(laboratory for imagevideo engineering)库中5种失真类型的982幅图像验证该算法,得到斯皮尔曼等级相关系数(SROCC)值为0.960 3,线性相关系数(CC)值为0.969 6,均方根误差(RMSE)值为5.658 4.实验结果表明,该评价方法能很好地对各种失真类型的图像进行评价,比峰值信噪比(PSNR)和结构相似性(SSIM)等算法的主客观一致性更好,更加符合人眼的视觉特性.     

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.     

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.     

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。     

深度和结构相似性引导的四参考视点融合算法

平面相机阵列四参考视点的深度图像绘制(Depth Image Based Rendering,DIBR)方案允许用户全方位身临其境地体验场景,可有效避免虚拟视点图像边界空洞,然而该方案引入了较为显著的伪影、背景渗透等失真.为此,提出一种深度和结构相似性(Structural Similarity,SSIM)引导的四参考...     

基于感知的右视点质量可分级编码算法

为了减少立体视频传输如此庞大的数据量,根据人眼的立体掩蔽效应,提出了基于感知的右视点质量可分级编码算法．该算法将宏块分为3类：平坦块、纹理块和边缘块,通过不同的量化步长使得右视点图像块的质量可分级．实验证明根据左视点的图像质量,右视点在人眼感知范围内码率减少25％～37％．该算法能在人眼主观察觉范围内很好地提高码率,进一步消除人眼立体视觉冗余．     

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.     

视觉自适应灰度级数字水印算法

提出了一种新的灰度级数字图像水印算法,首先对灰度级水印图像进行位平面分解得到水印序列,利用伪随机序列对水印进行调制,以增强水印的安全性,然后对载体图像进行小波分解,并利用视觉掩蔽特性对小波系数进行量化嵌入水印信息.新算法中视觉隐蔽阈值与宿主图像相关,具有自适应性;提取水印时不需要载体图像,具有盲检测性.实验结果表明,该算法在保证嵌入水印后图像较好感知质量的情况下,对压缩、加噪、滤波等失真测试仍然具有较好的鲁棒性.     

基于尺度分离的SAR图像梯度反演海面风向

基于数字图像处理知识和大气边界层理论,提出了一种利用合成孔径雷达图像局部梯度反演海面风向的新方法.该方法定义尺度分离后的合成孔径雷达图像梯度方向与风向垂直,而风向就是由所选图像区域出现最多频率的局部梯度所确定.实例研究表明由梯度方法所确定的风向结果与数值预报值十分吻合,其风向均方根误差为3.414°.并且梯度方法在使用谱方法无法获得结果的情况下,仍然能求得正确的风向结果,为提高海面风场反演率奠定了应用基础.     

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.     

基于主成分分析和分层树集合划分的Huffman算法图像压缩研究

互联网的飞速发展,产生了大量的图像信息.为了减少图片占用的存储空间,提高图像质量,提出了一种将主成分分析（PCA）和分层树集合划分（SPIHT）压缩算法相结合的有损图像压缩算法.首先对图像进行主成分分解,选取主要特征值进行压缩,再利用SPIHT算法将图像分解成不同子带的小波系数进行压缩,对SPIHT压缩系数进行哈夫曼编码,实现图像二级压缩.将本文提出的算法与SPIHT、SPIHT的哈夫曼编码、JEPG2000、PCA压缩算法进行了比较,结果表明本算法较其他压缩算法具有更好的性能,在压缩比相同的情况下能获得更高的PNSR和SSIM.     

基于Shannon-Cosine小波精细积分法的壁画降噪修复方法

为修复受破损且噪声点众多的壁画图像,提出了用偏微分方程（partial differential equation,PDE）扩散的方法对图像进行降噪修复。针对PDE法求解精度较低的问题,提出了一种Shannon-Cosine小波精细积分法,运用小波数值方法对偏微分方程进行离散处理,降低其方程组规模,并采用精细积分法求解,有效提高了计算速度。试验结果表明,采用该算法对受损壁画降噪处理后,视觉上,图像边界更清晰,且噪声点得到有效减少,达到了保边降噪的效果,更符合人眼的视觉效果;客观上,与中值滤波、均值滤波和维纳滤波方法相比,采用本算法处理后的图像其PSNR值和SSIM值均最大。因此,运用Shannon-Cosine小波精细积分法求解图像的PDE模型是可行的,取得了较好的图像降噪效果。     

基于Shannon-Cosine小波精细积分法的壁画降噪修复方法

为修复受破损且噪声点众多的壁画图像,提出了用偏微分方程（partial differential equation,PDE）扩散的方法对图像进行降噪修复。针对PDE法求解精度较低的问题,提出了一种Shannon-Cosine小波精细积分法,运用小波数值方法对偏微分方程进行离散处理,降低其方程组规模,并采用精细积分法求解,有效提高了计算速度。试验结果表明,采用该算法对受损壁画降噪处理后,视觉上,图像边界更清晰,且噪声点得到有效减少,达到了保边降噪的效果,更符合人眼的视觉效果;客观上,与中值滤波、均值滤波和维纳滤波方法相比,采用本算法处理后的图像其PSNR值和SSIM值均最大。因此,运用Shannon-Cosine小波精细积分法求解图像的PDE模型是可行的,取得了较好的图像降噪效果。     

基于Turbo码的图像数字水印技术

在详细分析数字水印系统等效信道的基础上，提出了一种基于Turbo码的图像数字水印算法．该算法利用Turbo码的纠错性能和人眼视觉特性，以实现静止图像中数字水印的嵌入和提取；在水印嵌入之前，对水印序列进行Turbo码编码，然后利用人眼视觉特性进行水印嵌入，并采用了Turbo迭代译码算法进行水印提取，最后进行了数值仿真和算法比较．实验结果表明，该算法降低了水印在传输过程中的误码率，提高了水印的抗攻击能力，同时较好地解决了水印的鲁棒性和不可见性之间的矛盾．     

基于置信特征与结构相似度约束的图像修复算法

当前图像修复算法主要通过对像素值的差异进行度量来完成图像修复,当待修复图像中破损区域较大时,该方法修复的图像中会出现较为明显的块效应以及纹理不连续效应,导致算法的修复效果不佳.对此,本文提出了基于置信特征耦合结构相似度约束的图像修复算法.引入优先权函数,对破损区域中待修复像素的优先权值进行计算,以确定待修复像素.利用待修复像素的梯度模值来构造梯度变化约束机制,对修复块的模板大小进行调整,以提高图像的修复质量.通过像素点的置信度构造置信特征因子,并利用置信特征因子建立了搜索空间适配法则,明确了最优匹配块的搜索范围.引入结构相似度模型,对修复块与匹配块之间的结构相似度进行约束,以选取最优匹配块,利用最优匹配块对修复块进行扩散填充,从而完成图像的修复.仿真实验表明:与当前图像修复技术相比,本文方法具有更好的图像复原质量,有效降低了块效应以及不连续效应.     

基于生成对抗网络的图像艺术风格迁移

提出了一种新颖的图像艺术风格化算法,利用结构相似性指数和最小二乘生成对抗网络,搭建图像艺术风格化模型.通过对模型生成器和判别器的对抗训练以及重建约束,该模型可以生成一幅逼真的风格化作品.根据在人脸肖像素描sketch-photo数据集和中国水墨画风格beihong-photo数据集实验表明,与目前流行的DualGAN算法、Cycle GAN算法、Pix2Pix算法和GAN算法相比,本文提出的方法具有更好的风格化效果.     

一种改进的基于过渡区的图像分割方法

就过渡区的图像分割技术提出一种改进的过渡区方法。该方法关少了过渡区方法分割图像的运算量，且利用了直方图方法计算简单的优点，它还能将直方图中峰差别很大或双峰间的谷比较宽广而平坦的图像分割得较好，而直方图方法对此类图像不适合，同时它利用了不同灰度值象素的梯度信息，具有较好的稳定性，可以抗噪声和干扰，克服了图像中非目标区域的影响。实验证明它不失为一种好的图像侵割方法。     

基于先验知识的单幅图像雨雾去除方法

单幅图像雨雾去除是计算机视觉研究的热点之一,现有的去雨方法往往需根据雨的特性恢复图像,忽视了场景中的雾以及场景深处雨累积的影响。提出了一种新型单幅图像去雨雾方法,设计了一种基于先验知识的三阶段单幅图像去雨雾框架。首先,将深度图作为图像透射率的引导,利用暗通道先验知识对输入图像的低频部分去雾,然后,采用残差网络学习高频雨痕特征,最后,引入条件生成对抗网络（conditional generative adversarial network,cGAN）,对图像局部细节进行精细化修复,cGAN对图像的空间信息和纹理细节更为敏感,能有效恢复去雨雾过程中丢失或未能填补的细节。分别用高质量的合成雨雾数据集和真实数据集进行实验测试,结果表明,本文方法在峰值信噪比和结构相似度上均较基准方法优,能将雾浓度各异和雨分布变化情况下的图像恢复至细节丰富的干净场景图。     

基于结构性信息的纹理合成与图像修复

纹理合成与图像修复是计算机图形学中的一个研究热点,具有广泛的应用前景．提出了一种基于结构性信息的判断纹理块匹配误差的新方法：颜色-结构差异算法．该方法同时考虑了纹理块之间颜色误差和结构误差对纹理块的相似性的影响,弥补了单纯考虑颜色误差的不足,保证了图像间结构信息的连贯性,从而确保合成后的纹理及修复后的图像在视觉上的连贯性．