一种基于梯度幅度值的图像质量客观评价方法

提出一种新的图像质量的客观评价方法,该方法用图像梯度幅值的累加和作为衡量图像质量的指标,无需原始图像作参考,适合于两幅以上同源图像对比来相对地评价图像质量。实验结果表明,该方法所用的指标能比较准确地反映图像的质量,符合人眼的视觉特征,且计算简单,易于快速实现。     

一种无参考型模糊图像质量评价方法

图像的边缘信息是人眼观察和识别物体的重要特征,根据模糊图像相对于清晰图像其边缘特征发生较大变化的特点,提出了一种基于边缘锐度的无参考模糊图像质量评价方法。首先,通过文中所示方法寻找图像中的所有阶跃边缘;其次,根据一些原则选择合适的部分边缘;最终,计算这些合适边缘的锐利程度作为图像的模糊度评价依据。实验结果表明,该方法相比于全参考模型SSIM能够更好地评价高斯模糊、离焦模糊等模糊类型图像,与主观评价结构相关性强,更符合人眼视觉系统特性,并且易于实现。     

一种无参考型模糊图像质量评价方法

图像的边缘信息是人眼观察和识别物体的重要特征,根据模糊图像相对于清晰图像其边缘特征发生较大变化的特点,提出了一种基于边缘锐度的无参考模糊图像质量评价方法。首先,通过文中所示方法寻找图像中的所有阶跃边缘;其次,根据一些原则选择合适的部分边缘;最终,计算这些合适边缘的锐利程度作为图像的模糊度评价依据。实验结果表明,该方法相比于全参考模型SSIM能够更好地评价高斯模糊、离焦模糊等模糊类型图像,与主观评价结构相关性强,更符合人眼视觉系统特性,并且易于实现。     

基于区域对比度和SSIM的图像质量评价方法

在诸多图像质量评价方法中,结构相似度(SSIM)算法简单高效,准确性较高,但SSIM模型不能很好地评价存在局部失真和交叉失真类型的图像。针对SSIM算法对图像不同区域平等对待的不足并考虑了时域人眼视觉特性,提出一种改进的基于区域对比度和结构相似度(RCSSIM)的图像质量评价方法。该算法将图像区域灰度信息对比度与SSIM算法融合,加权归一为参考图像与失真图像的对比度结构相似度值,以其评价图像质量。在LIVE图像数据库上的实验结果表明,与SSIM算法相比,RCSSIM评价结果的皮尔逊线性相关系数提高约0.015,均方根误差减小约0.55,更接近于人眼主观测试结果,具有更好的评价性能。     

灰度夜视融合图像质量结构相似度评价方法

针对灰度夜视融合图像质量评价问题,提出利用构造的参考图像与融合图像进行结构相似度比较的客观评价方法.分别利用均值、标准差、熵、平均梯度及空间频率等全像素统计指标作为构建参考图像的构造因子,利用权重协调输入源图像在参考图像中的比例关系,获得了融合图像质量加权结构相似度评价模型.考虑到结构相似度评价模型中的结构函数对于严重模糊或失真的图像不能很好地反映图像的结构变化,进一步提出了梯度结构相似度评价模型和平均联合熵结构相似度评价模型.利用主观评价实验比较提出的三种基于结构相似度的融合图像质量评价模型发现,平均联合熵结构相似度评价模型有更好的稳定性且更接近人眼主观感受.     

基于相似度的立体图像对中右视点图像质量评价方法

结合立体视频中左右视点图像序列之间的关系、模糊数学方法以及客观图像质量评价的特点,提出了一种用于立体视频图像中右视点图像进行质量评价的方法.该方法对在解码端通过重建左视点的图像序列对生成右视点图像序列进行基于相似度的图像质量评价.实验结果表明,该方法能较好地反映立体视频右视点图像的质量水平.     

基于视觉注意的全参考彩色图像质量评价方法

如何实现对图像质量的高效准确评价一直是图像和信号处理领域的一个关键问题,针对当前大多图像质量客观评价算法忽略人眼视觉系统（HVS）的影响以及只考虑灰度图像质量评估的不足,提出一种基于视觉注意模型的全参考彩色图像质量评价（IQA）算法。该算法将彩色图像视觉显著性(VS)作为相似性特征与彩色图像多通道边缘强度相似性测度相结合,最终实现对彩色图像的质量评估。LIVE2数据库中实验证明,本算法在复杂度、鲁棒性和与主观评价一致性方面都有明显优势。     

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。     

基于特征结构相似度的遥感影像融合质量评价指标

在分析现有影像融合评价指标的基础上,根据人眼视觉特性,提出一种基于特征结构相似度的遥感影像融合评价指标.首先从原始影像和融合影像中提取空间特征和光谱特征,然后综合计算空间特征和光谱特征的结构相似度作为评价指标,达到评价影像质量的目的.通过对多种传感器获取的遥感影像进行融合实验,结果表明该客观评价方法与主观评价结果一致,...     

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.     

基于结构相似度的图像融合质量评价

在分析现有图像融合质量评价方法特点的基础上,提出了新型的、基于结构相似度的图像融合质量评价方法.针对不同情况,分别采用平均结构相似度、加权平均结构相似度、结构信息与交互信息量之乘积作为图像融合质量客观评价标准.该方法充分考虑了图像的结构信息和人类视觉系统的特性,可以为不同场合下选择不同的算法提供依据.对不同融合算法的质量评价结果表明,该方法是一种有效的图像融合质量评价方法.     

一种多像素图像边缘提取方法

提出了一种基于相邻像素间的灰度差异来提取图像多像素边缘的方法.对一幅256×256大小的图像进行边缘提取需要的时间约0.22 s,分别比Prewitt算子和Robert算子少了26%和34%.算法改进后,较完整地提取了图像的竖直边缘和水平边缘,这些边缘在Prewitt算子和Robert算子的提取结果中是不可见的.经细化算法后,得到了图像清晰、位置精确的单像素边缘图像.研究表明,本文的多像素边缘提取等诸方法具有模型简单、实时性强等特点,且便于实现.     

基于边缘流的煤电厂炉膛火焰图像分割方法

针对炉膛火焰灰度变化不明显采用传统的分割算法无法达到满意分割效果的问题,采用了基于边缘流的分割方法对电厂炉膛火焰图像进行分割;首先选用高精度的灰度边缘流对图像进行分割,得到边缘流的矢量方向和边缘能量,然后再对图像闭合处理得到初始分割图像,最后,再利用颜色相似度对相邻区域进行处理,得到最终分割图像,该方法不仅避免了单纯边缘流算法提取边界不连续无法检出较弱边界的问题,而且也可以避免过分割问题;通过实验表明,基于边缘流的方法是对炉膛火焰图像进行分割的有效方法。     

Image quality assessment in multiband DCT domain based on SSIM

The performance of image quality assessment method based on SSIM (structural similarity) is better than the PSNR (peak signal to noise ratio), but the assessment effects of SSIM is poor for seriously blurred image, therefore, the model that combined HVS (human visual sensitivity) and SSIM was established. The basic idea is based on the human eye's sensitivity to different frequency distortion image, the image is two-dimensional discrete cosine transform frequency component into low, mid, high-frequency component, to obtain the frequency component of light, contrast and structural information, using Pearson coefficient for weight and sum processing to the sub-image according to frequency bands of different sensitive degree, finally, get the sharpness of the image. Through nonlinear regression analysis of objective assessment and DMOS, experiments showed that this method was closer to human perception than SSIM and GSSIM for serious blurred distortion image. At the same time, compared to conventional algorithm MAE (mean absolute error), MSE (mean square error) and PSNR, this model was more consistent with human visual characteristics.     

一种边缘和过渡区域相结合的红外目标提取方法

传统的基于过渡区域提取的目标分割算法存在噪声敏感问题,从而会影响到过渡区域提取的准确性。与可见光图像相比,红外图像特别是红外光谱图像,受到探测器无法消除的热噪声影响,传统的目标提取算法准确率普遍降低。此外,虽然通过边缘能够精确定位目标,但是无法获取目标完整边缘。而过渡区域的灰度分布特点是可以解决基于边缘的目标提取难题。因此为了提高目标提取的抗噪性和准确性,提出了一种将过渡区域提取与边缘检测结合的自适应红外目标提取方法。首先利用像元空间邻域信息构造密度,以此有效降低噪声影响和获取图像边缘信息。然后基于像元密度信息最大分离目标边缘与背景,得到有效边缘和过渡区域,进而以此生长出目标。将边缘与过渡区域结合,可以很好地抑制噪声,多幅复杂场景实验评估了该方法的抗噪性能,结果显示,提出的方法在噪声的干扰下能较好的提取目标。     

基于Top-hat变换的OSAHS图像边缘检测算法

提出了一种基于多方向、多尺度Top-hat变换的图像边缘检测方法,应用于阻塞性睡眠呼吸暂停低通气综合症(Obstructive Sleep Apnea Hypopnea Syndrome, OSAHS)早期病理图像的边缘检测及诊断。首先,构造不同方向、不同尺度的Top-hat算子增强图像的对比度,利用形态学梯度进行边缘检测,然后把各个算子检测到的图像边缘按照一定的权重进行组合,得到理想的边缘,以便准确地获得病理图像的相关参数,进而实现医学电子诊断。本文以口腔图像、咽喉声带处图像、鼻道内部图像的处理为例,这三组图像的处理结果表明,与传统的边缘算子相比较,该方法能使图像的边缘信息更完整、更准确,图像的边缘闭合度可达到97.67%。     

基于多特征和FCM的图像边缘检测方法

提出了一种新的基于多特征和FCM的边缘检测算法.该方法根据边缘点附近灰度分布特点构造了多个反映边缘特性的特征分量,并利用输入图像提取该组特征分量,组成一个反映图像边缘特征的数据集.用FCM聚类算法将该数据集分为两类,即边缘点数据和非边缘点数据,实现边缘检测.该方法无需确定阈值,对弱边缘检测较敏感,在特征的选取上充分考虑了边缘和噪声的本质区别,因而具有优异的抗噪性能.