基于BJND模型的立体图像鲁棒水印算法

随着3D技术的发展,3D电影逐渐进入到一个快速发展阶段.低感知强鲁棒的数字水印方案是水印技术在3D电影版权保护应用中的一项研究重点.已有的研究证明,基于HVS的JND模型在提高水印不可见性上具有很好的效果,但是现有的JND模型大都建立在单目视觉掩蔽特性基础上,而对于立体图像需要进一步考虑双目视觉掩蔽特性.提出了一种基于BJND(Binocular JND)模型的立体图像鲁棒水印算法.水印嵌入强度受BJND值调制后,使得水印表现出更好的透明性.实验结果证明,在水印不可见的条件下,基于BJND模型的立体水印方案在抵抗加噪、JPEG压缩等全局攻击上具有更强的鲁棒性.     

基于最小位移可视差的连续Seam Carving算法在图像缩放中的研究

图像缩放技术要求对图像缩放的同时保证重要信息不丢失且物体边缘不发生扭曲。近年来,Seam Carving及其改进算法得到了广泛的关注和研究。由于采用了离散式最小能量线迭代搜索策略,缩放信息无法在迭代过程中传递导致扭曲现象普遍存在。该文针对上述问题提出最小位移可视差(JND)检测算法,能够有效地检测每一次迭代中出现的潜在...     

基于最小位移可视差的连续Seam Carving算法在图像缩放中的研究

图像缩放技术要求对图像缩放的同时保证重要信息不丢失且物体边缘不发生扭曲。近年来,Seam Carving及其改进算法得到了广泛的关注和研究。由于采用了离散式最小能量线迭代搜索策略,缩放信息无法在迭代过程中传递导致扭曲现象普遍存在。该文针对上述问题提出最小位移可视差(JND)检测算法,能够有效地检测每一次迭代中出现的潜在扭曲信息。能量权重\begin{document}$ {E}_{w} $\end{document}能够将JND信息累加传递给后续的迭代过程,从而抑制缩放过程中的边缘扭曲现象。通过JND算法和能量权重,该文首次将离散的Seam Carving模型转变为连续缩放模型。最后,在公共数据集RetargetMe上与最新的图像缩放算法进行多组对比实验,验证了所提方法的有效性和先进性。     

基于视觉重要区域的立体图像视觉舒适度客观评价方法

先进的立体视频技术能给观众带来深度感和沉浸感,但也容易使人产生视觉疲劳,造成观看体验质量的下降,因此,如何对立体视频/图像的视觉舒适度进行有效评价是目前的研究难点。该文提出一种基于视觉重要区域的立体图像视觉舒适度客观评价模型,该模型主要包括3个部分：(1)利用图像显著图和视差图像得到立体图像视觉重要区域;(2)提取视觉重要区域的视差幅度特征、视差梯度边缘特征以及空间频率特征,作为反映立体图像视觉舒适度的感知特征信息;(3)通过支持向量回归建立特征信息与立体图像舒适度平均主观评分值的关系,预测得到立体图像视觉舒适度的客观评价值。实验结果表明,与现有的方法相比较,在相同的立体图像测试库上,采用该文提出的客观评价模型可以获得更好的评价性能。     

基于HVS的视频会议画面对比度无参考质量评价

对比度是衡量视频会议画面质量的一个重要指标,结合人眼视觉系统特性,引入视觉感兴趣人物画面的加权因子和非视觉感兴趣背景画面的加权因子,提出一种基于人眼视觉特性的视频会议画面对比度无参考质量评价方法.实验表明,该方法是一种行之有效的视频会议画面质量评价方法,测试结果与TID2013图像库中主观评价结果的符合度较好.     

基于Legendre正交矩的模糊形变图像的配准方法

针对同时含有模糊和几何形变的图像,本文提出一种新的基于Legendre正交矩模糊和几何混合不变量的图像配准方法.该方法首先利用Harris- Laplace算子检测出图像的特征点,然后构造Legendre矩混合不变量,并将其作为特征点的描述子获取特征点的对应关系,接着通过该对应关系估计图像间的形变参数,最后利用插值方法...     

结合结构信息和亮度统计的无参考图像质量评价

基于非下采样Contourlet变换(Nonsubsampled Contourlet Transform,NSCT)子带系数间的结构相关性,本文提出了一种通用的无参考图像质量评价方法.首先,利用互信息分析NSCT子带系数间的相关性,确定出相关性比较强的子带系数;其次,分别计算这些子带系数间的结构信息比较算子,以此作为描述图像结构相关性的统计特征;进而,结合空间域亮度均值减损对比归一化(Mean Subtracted Contrast Normalized,MSCN)系数及其邻域系数的统计特征,分别构造相应的无参考图像质量评价模型和图像失真类型识别模型;最后,在LIVE等图像质量评价数据库上进行了大量的实验仿真.仿真结果表明,评价模型的评价结果与人类主观评价具有非常高的相关性,与当今主流评价算法相比非常具有竞争性.     

一种基于WBCT的自然图像质量评价方法

部分参考型图像质量评价的性能依赖于图像的特征提取和稀疏表示.WBCT(Wavelet-based Contourlet Transform)是一种无冗余度的图像稀疏表示方法,能有效地反映图像的视觉感知特性,可以用来捕捉由于图像失真而引起的视觉感知的变化.为此,结合部分参考型图像质量评价模型和WBCT,提出了一种自然图像质量客观评价方法.实验结果表明,利用该方法所得到的图像质量客观评价结果与主观评价结果之间具有很好的一致性,能准确地反映人眼对图像质量的主观感受.     

一种基于倒频谱鉴别模糊参数的图像复原算法

当前运动模糊图像的复原主要依赖于模糊参数的准确鉴别和高质量的复原算法.为了更加准确地鉴别出运动模糊图像的模糊参数,提出了一种基于倒频谱鉴别模糊参数的方法;通过对模糊图像倒频谱实施直方图均衡化和阈值分割提取模糊信息,然后进行Radon变换来确定模糊方向;通过对倒频谱进行数学形态学滤波来提取模糊尺度.针对运动模糊图像的复原...     

基于特征点对齐度的图像配准方法

该文提出了一个新的匹配准则特征点对齐度准则,并在此基础上提出了一种基于特征点对齐度准则的图像配准方法。首先,利用小波多尺度积提取出图像的特征点及其角度信息,再利用该文提出的特征点对齐度准则计算所有特征点对之间的对齐度,从而得到匹配点对。实验结果证明了该方法的精确性和有效性。     

基于调制传递函数(MTF)的LCDs运动模糊研究

当运动图像在以LCDs为典型代表的保持型显示器上显示时,会产生诸如运动模糊之类的伪像这种图象质量的下降可以解释为LCDs显示运动图像时表现出的MIF低通特性.本文介绍了调制传递函数理论及其在像质评价中的应用方法,并运用调制传递函数理论从频域的角度分析了LCDs运动图像的显示特性、LC响应时间对运动模糊的影响以及背光闪烁的方法改善运动模糊的效果.     

基于小波变换和对齐度准则的图像配准方法

图像配准是多传感器图像融合研究中的一项关键技术.由于基于特征的图像配准方法存在特征提取的多样性,对提取图像特征的鲁棒性和精确性都有很高的要求.文中在适用性很强的对齐度准则的基础上,提出了基于小波变换和对齐度准则相结合的图像配准方法.首先,分别利用小波变换模极大值和小波多尺度积提取出图像的边缘及特征点,再利用对齐度准则计算所有特征点对之间的对齐度,从而得到匹配点对.实验结果表明,该方法具有较强的适用性、抗噪性,精确性和有效性.     

基于清晰度的数字视频客观质量评价方法研究

清晰度是视频图像质量的重要指标,对视频主观质量评价结果有直接的影响,定量计算图像清晰度可以作为视频客观质量评价的重要参考指标.本文提出了三种基于图像清晰度的视频客观质量评价算法,比较了它们在性能和复杂度方面的差异.实验结果证明,本文提出的三种基于清晰度的客观质量评价方法算法的准确性比现有评价算法均有一定程度的改善.     

基于亮度和对比度模型的图像融合质量评估标准

针对图像融合质量客观评估问题中,结构相似度标准的视觉模型过于简化视觉特性的缺陷,引入新的亮度和对比度模型,提出一种新的图像融合质量评估标准.实验证明,新的评估标准更能反映人的视觉感知与电脑显示硬件的特性,与人的视觉感知标准更为接近.     

基于对齐度的电力设备红外与可见光的图像配准

提出了一种全新的电力设备红外与可见光图像的配准算法,该方法基于图像的小波变换与对齐度最大化完成图像的配准过程。首先进行图像预处理,分别对红外图像取其负像以及对可见光图像取其灰度图像,从而提升两者的相似性特征;然后利用小波变换提取出图像的边缘及特征点,最后利用对齐度准则计算所有特征点对之间的对齐度,得到匹配点对。实验结果证明了此方法的有效性、精确性和适用性。     

基于场景模式的立体图像舒适度客观评价模型

为了预测双目立体图像内容对视觉健康可能产生的危害,该文提出一种基于场景模式的立体图像舒适度客观评价模型。根据场景中前景目标和后景区域相对于显示屏幕的凹凸性以及是否处于舒适观看区,将自然场景抽象为多种场景模式。在模式选择阶段,从视差图中自适应分割出前景目标和后景区域,根据前、后景的视差角特征确定场景所属的模式;在建模阶段,采用前、后景的视差角特征结合前景的宽度角和曲折度特征对各个场景模式分别进行建模,并量化了前、后景视差因素对视觉舒适度的影响。在IVY数据库上的实验结果表明,所提出的模型与主观感知存在较好的一致性,Pearson相关系数高于0.91, Spearman相关系数高于0.90, Kendall相关系数高于0.74,平均绝对值误差低于0.24,均方根误差低于0.32,与现有的方法相比,该文所提出的模型的评价效果更好,更接近于主观测试结果。     

非清晰区域抑制下的显著对象检测方法

基于上下文感知的显著区域检测模型（Context-Aware,CA）对于大目标和复杂背景图像中显著对象检测存在检测内容缺失和误检的问题.在CA模型的基础上,引入图像清晰度的视觉反差特性,提出非清晰区域抑制下的图像显著对象检测方法.该方法以离散度作为判断图像中是否存在清晰度差异的标准,并对存在差异的图像进行抑制.实验结果表明,非清晰区域抑制的CA方法可以在较好的解决大目标检测和复杂背景误检问题,提高了显著对象检测精度.     

一种基于用户关注模型的立体图像舒适度客观评价方法

近年来,立体电视和立体电影的发展掀起了一股“3D”热潮。要让观众享受到高质量的立体内容,首先要解决人们在观看立体视频图像时的不舒适感。本文以立体图像的视差因素为切入点,结合人眼关注模型,设计了并实现了一种立体图像舒适度的客观评价方法。该方法根据人造立体图像的主观实验评价结果,建立了视差——舒适度模型,同时结合图像显著信息,对立体图像的舒适度进行了预测。对比主观评价结果,本文实现的所提出的立体图像舒适度客观评价方法所获取的评价结果与人眼感受具有较好的一致性。     

基于A Trous-contourlet变换的红外与可见光图像融合算法

提出了一种基于à trous-contourlet变换的图像融合新算法.首先利用à trous-contourlet变换对图像进行多分辨率分解,然后针对变换域中各带通方向高频子带系数的选择,提出了一种应用区域能量进行图像匹配度计算的融合规则,并将其应用于红外图像与可见光图像的融合.实验结果表明,该算法能够有效融合红外与可见光图像,与其他方法相比较,取得了更好的融合效果.     

一种基于目标提取的空间观测图像预处理算法

在深入分析空间观测图像中,像素灰度在空间和帧间分布特征的基础上,提出一种基于目标提取的空间观测图像预处理算法,算法包括:噪声分布参数估计、盲元定位与补偿、图像降噪、图像分割以及目标提取等步骤.实验结果表明,该算法能够抑制不均匀星空背景,提取观测图像中的恒星星点和卫星星点,同时使图像信噪比在预处理完成之后有所提高.