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.     

一种基于轮廓的图像检索算法研究

针对图像检索存在性能的不稳定性、相对平移、旋转和尺度变换的鲁棒性不好等问题,提出了一种新的基于形状的图像检索算法.此算法通过提取轮廓的7个矩不变量和轮廓力矩来描述图像特征,用图像特征向量的归一化欧氏距离表示图像的相似度,并用星星形状的图像作为示例图像进行验证,实验证明该算法具有一定的优越性.     

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.     

基于特征点群相似度计算模型的图像表示方法

针对空间金字塔匹配模型缺乏对图像中视觉物体旋转、平移和缩放的考虑问题,提出了一种基于特征点群相似度计算模型的图像表示方法.基于词汇树模型的粗匹配结果,通过特征点群拓扑、方向、距离等计算其相似度,并以此作为评价指标对匹配结果进行过滤;根据由特征点群计算所得的标准差椭圆的圆心、旋转角度对金字塔匹配的图像划分子区域并进行调整,从而得到图像抗旋转、平移和缩放的表示.分别在自建校园建筑物数据集和自建物体图像数据集上对方法进行了验证和比较,结果表明,该方法提高了分类识别的准确率和检索的查全率,特别是对于包含明显旋转、平移和缩放变化的图像数据效果更好.     

一种基于胸部CT图像感兴趣区域提取的检索技术

探索高效的医学图像检索技术,可以方便医务人员快速高效地查找相似的图像．针对胸部CT图像,提出一种采用改进的区域生长法提取感兴趣区域,在此基础上再提取纹理特征作为图像的特征向量,并以特征向量作为图像检索的依据来进行检索．实验结果表明：在有效提取出病灶区域之余,针对该区域提取图像特征起到了良好的检索效果．将此方法应用于医学图像检索系统可有助于提高医生的诊断效率．     

基于图像重照明的深度伪造检测躲避方案

现有的深度伪造检测技术并不鲁棒,容易遭受对抗攻击的干扰。为此,提出一种基于图像重照明的鲁棒并且隐蔽的对抗攻击方案,通过估计、分离原始光照,并使用精心设计的对抗光照对原始的输入进行重新渲染,可以有效绕过现有的基于空域、频域和生理信号域等三类常见的检测方法。实验评估了攻击的有效性、对现有检测方法的通用性、针对图像变换的鲁棒性以及视觉质量损失等。实验结果表明,本文方案针对现有的三种深度伪造检测方法,在白盒情况下攻击成功率达到99.6%,在黑盒情况下最优攻击率为69.8%,并可以抵御常见的图像变换的扰动攻击,具有很好的鲁棒性,可以有效地部署在真实环境中。     

基于半监督子空间迁移的稀疏表示遥感图像场景分类方法

利用已有的标记数据对新领域图像进行分类是遥感图像场景分类的重要研究方向。提出了一种基于半监督子空间迁移的稀疏表示（sparse representation method based on semi-supervised transfer learning subspace,SR-SSTLS）遥感图像场景分类方法。为减少源域和目标域数据分布变化,将不同数据域的遥感图像投影至共享子空间。源域和目标域数据在投影子空间协同学习共享字典,使得带标记的源域数据辅助目标域模型的建立。同时,建立了基于源域、目标域、源域-目标域标记数据的拉普拉斯图矩阵和目标域未标记数据的拉普拉斯正则化项,使得目标域中的数据均得到很好编码。在多个遥感图像数据集上的实验结果均证明了SR-SSTLS方法的有效性。     

基于模糊识别的三维模型检索

提出了基于2D图像模糊识别的3D模型检索的方法。该方法根据人识别习惯模式,从6个方向采集3D模型的2D图像。考虑到人眼对色差的敏感的特点,采用适当的均匀色空间,建立各2D图像的纹理特征。然后对这些纹理特征采用模糊C-均值算法建立模糊集,这些模糊集用于模拟人对图像模糊认识,模糊集对图像变形具有鲁棒性,故提高了提取特征的稳定性和灵活性,同时改善了检索效果与人识别效果的一致性。     

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.     

质降参考图像质量评价方法研究

图像质量评价是图像处理研究中的热点问题之一,而质降参考图像质量评价方法作为它的一个重要研究方向,可实际应用在码率控制等领域中.对质降参考评价模型进行相关研究,根据采用特征参数提取方法以及质量分数度量方式详细讨论了现有模型的特点和局限性,并对比较经典的评价模型进行了综述,以及对质降参考质量评价方法的发展做了预测和展望.     

低对比度图像目标分割的研究

利用图像分割技术 ,采用矩不变自动门限方法 ,对低对比度的精子显微图像进行了自动分割 ,实验表明 ,该方法能够在较短的时间内分割出目标和背景 ,同时能克服二值化过程中出现的断线和粘连等问题 ,且方法简单 ,容易实现 ,具有较好的实用价值 .     

基于低秩表示的图像修复方法

现实场景中, 存在很多原因导致所获图像信息并不完整, 其中会存在少许的破损, 这对基于此数据进行下一步的研究造成了障碍. 针对图像存在的破损问题, 提出一种基于低秩表示的图像修复方法. 通过图像的矩阵存储方式, 由稀疏理论获取其低秩表示, 提取到图像的全局特征. 根据所获的低秩表示, 结合缺损区域与其相邻区域的相似性, 将缺损区域逐步缩小, 并对缩小区域进行强制校正, 从而完成修复图像任务, 最后得到补全后的最终图像. 在二维图像上设计对比实验进行验证, 结果证明该方法在结构简单图修复、破损老照片修复、去除叠加文字以及大块物体移除等方面都具有良好的性能. 实验结果表明, 低秩表示在图像修复方面具有获取全局信息的优势, 修复效果良好.     

基于多尺度特征提取网络的图像美学量化评分方法

提出了一种基于多尺度特征提取网络的图像美学客观量化评分方法,该模型主要由多个多尺度特征提取单元级联组成,每个单元包含由3个不同卷积核组成的特征提取层、融合层和映射层。特征提取层通过联合图像的全局视图和局部视图组成网络输入端,在输出端以EMD函数为损失函数,输出分布为1~10分的概率密度质量函数,并以分布均值作为图像美学量化值。实验证明,本文方法具有可行性和有效性,解决了传统方法只进行美感二进制等级分类的问题,给出了（模拟人类思维对）图像的客观量化评分;同时在AVA数据集上获得了优于几种主流算法的分类准确度。     

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.     

一种基于特征分解的图像融合方法

一幅图像可以分解成几何特征不同的纹理部分和卡通部分,基于这两大特征提出了一种图像融合方法.利用卡通和纹理特征的差异,通过学习分别得到卡通字典和纹理字典.在融合过程中,分别利用特定的卡通和纹理字典对源图像的卡通和纹理部分进行融合,融合后的卡通和纹理部分经简单相加得到融合图像.实验结果表明,所提方法是有效的.     

基于彩色离焦模糊图像清晰度评价的启发式调焦算法

运用启发式搜索策略提出了一种基于彩色离焦模糊图像清晰度评价的启发式调焦算法。算法采用了以2为模的Sobel算子梯度建立图像清晰度评价函数的数学模型。该评价函数具有无偏性好，单峰性强，灵敏度高，在焦平面变化趋势明显等特点。我们给出了结合启发式搜索策略的具体算法。实验结果证明，所提出的启发式调焦算法精度高，可重复性强，并对图像噪声具有良好的鲁棒性。     

图像缩放的分片连续算法

在图像处理中，传统的放大或缩小变换不能保证图像内各物体之间边界的清晰，这往往不能适合许多场合的应用。为此，提出了一种新的图像缩放方法。该方法对源图像建立了分片连续数学模型。应用本方法得到的图像，边界分明、层面清晰、色彩丰富，忠实地反映了原始图像的面貌。     

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。