结合图像内容的立体显示灰阶串扰量化方法研究

为了更直接地评价和比较立体显示中的串扰现象,结合图像内容对灰阶串扰进行了单一数值量化。提出的平均灰阶转换概念,选取了多幅具有代表性的立体图像,并对立体显示图像中每一灰阶转换组合出现的概率进行了统计,得到的平均灰阶转换也是以矩阵的形式出现。灰阶串扰单一数值量化就是利用平均灰阶转换矩阵对灰阶串扰矩阵进行加权平均,加权平均后的串扰矩阵中所有值相加得到单一的串扰评价值。提出的灰阶串扰单一数值量化方法充分考虑了图像内容的影响,得到的灰阶串扰单一数值评价结果更加客观、准确。同时,研究结果对串扰现象的优化以及视觉舒适度的提高具有指导和推动作用。     

基于方形RGBW子像素排列的跟踪式自由立体显示屏

针对传统基于移动狭缝光栅的跟踪式自由立体显示中因观看者头部微动看到串扰立体图像的问题,提出了一种基于方形RGBW子像素排列和斜置狭缝光栅的跟踪式自由立体显示屏,通过创建具有固定宽度的无串扰视区,为不同观看者提供无串扰的立体图像。分析了自由立体显示屏的工作原理,给出了其参数计算公式。实际设计了基于提出方法和传统方法的跟踪式自由立体显示屏,并仿真了它们在最佳观看距离处水平方向上的亮度分布。通过对比分析,得出基于提出方法的跟踪式自由立体显示屏在最佳观看距离处获得了具有固定宽度的无串扰视区,从而保证了观看者始终观看到无串扰的立体图像。     

立体视区完整的无串扰集成成像3D显示

集成成像三维（3D）显示技术具有连续视点、无需助视设备等特点，但普遍存在的视觉串扰现象严重影响立体观看效果。分析图像元在立体视区成像的有效像素区域，推导出图像元上的串扰图像区域分布的变化规律，提出一种立体视区完整的无串扰集成成像3D显示结构。精确设计具有渐变孔径的掩模板阵列，其既能完全透过有效像素光线，使光线向主视区和各阶立体视区成像，保留了集成成像立体视区分布的完整性，又能阻挡串扰像素光线的出射，消除了相邻视区间的串扰，实现了立体视区完整的无串扰集成成像3D显示。提出的结构简单易于实现，有助于集成成像显示技术的进一步推广。     

“受扰度”和“G2G串扰”——立体电视机串扰性能的测量

正分析了串扰的表现形式,提出了串扰率和受扰度的两种串扰参数的概念和表达式。指出在完整测量串扰参数时,灰阶到灰阶(G2G)的亮度测量是避免重复测量的有效策略。根据人眼的视觉特征,分析得出串扰权重的计算公式。以实际测量数据和统计分析结果为依据发现了既可大大简化测量过程又能保持满意正确程度的可行途径进而为双目戴镜立体电视设计了具体的测试图形、测量步骤和计算方法。还对该简化测量方法在多视点裸眼立体     

狭缝光栅裸眼立体显示器的参数优化设计

在传统的狭缝光栅裸眼立体显示器设计中,在增大可视区域左右尺寸和降低图像间串扰时,将会引起光能损失率增大。针对这一问题,对传统的设计参数进行优化,在确保光能损失率可以接受的条件下,依据立体视觉要求进行仿真和实验,通过减小狭缝宽度的值,增大视区的左右尺寸,降低串扰。实验结果表明,与理论值相比较,优化后的视区左右尺寸增大9 mm,串扰值降低2.3%,而光能损失率只增加0.07,具有较高的应用价值。     

基于掩膜板阵列的消串扰集成成像3D显示方法

随着立体显示技术的不断发展,集成成像三维(three-dimensional,3D)显示技术受到广泛的认可,但普遍存在的视觉串扰现象严重影响其立体观看效果.为了减小集成成像中相邻图像元间的串扰光线,提高观看舒适度,本文提出了一种基于掩膜板阵列的消串扰集成成像3D显示方法.该方法通过特定参数设计的掩膜板阵列,能有效阻挡相...     

IEC立体显示终端测量方法综述

介绍了IEC起草的佩戴眼镜式的立体显示终端测量方法草案。立体显示测量包括亮度、对比度、色域及两眼间串扰等。两眼间串扰是当前研究最为关心的参数,该草案提出了灰阶串扰测量方法。最后总结了我国制定立体显示测量行业标准的进展情况。     

影响3D电视图像舒适度的双眼串扰范围研究

本文主要研究了影响立体电视图像舒适度的主要因素,结合5点双眼串扰测试研究双眼串扰对立体电视舒适度的影响。通过30名观看者对具有不同串扰值的立体电视机的主观测试及实验数据分析,给出了影响3D电视图像舒适度的双眼串扰范围。实验结果对评价3D电视图像舒适度提供了依据,也对今后的研究具有指导意义。     

狭缝光栅自由立体显示器的立体图像串扰度

为了表征狭缝光栅自由立体显示器存在的左右眼视差图像的混叠程度,提出了立体图像串扰度C的概念。根据狭缝光栅自由立体显示器的结构和工作原理,应用几何光学知识,分析得出了立体图像串扰度C的计算公式,并给出了一个具体的狭缝光栅自由立体显示器的计算结果。通过观看实验,证明了所定义的立体图像串扰度C可以定量描述观看者在立体可视区域看到的立体图像的串扰程度。     

跟踪式自由立体显示中一种降低串扰的显示方法

针对传统光栅式自由立体显示中立体图像出现的串扰甚至左右眼图像反转问题,在单用户的自由立体显示方式基础上,提出了移动图像子像素以跟踪头部运动的左右眼视差的三维图像显示方法,通过跟踪人眼位置,相应地移动图像的RGB子像素,实现视点物理位置的相对改变,从而修正头部移动过程中左右眼图像之间的关系。基于狭缝光栅式自由立体显示器的工作原理,根据其双目显示与串扰参数的计算公式,通过Matlab计算,导出了新旧两种方法在最佳观看距离处的串扰分布的表达式。Tracepro仿真验证结果表明,基于本文提出的方法能够校正视点位置而跟踪正确的左右眼图像,实现头部移动过程中减小甚至消除串扰的目的。     

基于非负矩阵分解的彩色图像质量评价方法

针对稀疏表示的图像质量评价模型都基于灰度图像,缺少颜色信息,该文提出一种基于非负矩阵分解(NMF)的全参考彩色图像质量评价方法。首先,从自然彩色图像中随机采样,得到训练样本,利用非负矩阵分解,训练得到特征基矩阵,并经过Schmidt正交化,构建特征提取矩阵;其次,根据视觉显著性模型,利用最大视觉显著性和显著性差值两步骤选取视觉重要区域;最后,利用特征提取矩阵,得到低维的特征向量,并最终得到彩色图像质量评价值。实验结果表明,该文方法在LIVE, CSIQ和TID2008 3个图像质量评价库上有很好的表现。3个图像库的平均结果显示,该文方法的综合表现优于所有对比方法。这表明该文方法与主观感知有更好的关联度。     

基于视觉显著性特征的乳腺肿块检测方法

提出基于视觉显著性特征的乳腺钼靶X射线肿块检 测方法:首先从局 部显著性、全局 显著性和稀少性三方面计算显著图,利用显著图加权增强目标;然后根据前景目标数迭代确 定分割阈值对 加权后图像阈值分割;最后将分割后的前景区域视为疑似肿块区域,利用融合显著性特征及 基于中心-轮廓 距离的肿块形态特征识别肿块。本文利用MIAS数据库中多幅的乳腺X线图像进行实验验证, 结果表明, 本文提出的方法能够准确地分割肿块区域,肿块识别准确性较高。     

A depth perception and visual comfort guided computational model for stereoscopic 3D visual saliency

With the emerging development of three-dimensional (3D) related technologies, 3D visual saliency modeling is becoming particularly important and challenging. This paper presents a new depth perception and visual comfort guided saliency computational model for stereoscopic 3D images. The prominent advantage of the proposed model is that we incorporate the influence of depth perception and visual comfort on 3D visual saliency computation. The proposed saliency model is composed of three components: 2D image saliency, depth saliency and visual comfort based saliency. In the model, color saliency, texture saliency and spatial compactness are computed respectively and fused to derive 2D image saliency. Global disparity contrast is considered to compute depth saliency. Particularly, we train a visual comfort prediction function to distinguish stereoscopic image pair as high comfortable stereo viewing (HCSV) or low comfortable stereo viewing (LCSV), and devise different computational rules to generate a visual comfort based saliency map. The final 3D saliency map is obtained by using a linear combination and enhanced by a “saliency-center bias” model. Experimental results show that the proposed 3D saliency model outperforms the state-of-the-art models on predicting human eye fixations and visual comfort assessment.     

一种基于视觉显著度词袋模型的图像分类方法

本文在传统词袋模型的基础上,结合人的视觉特性,提出了一种基于视觉显著度与词袋模型的图像分类方法。算法首先计算图像的视觉显著度,然后根据图像的视觉显著度对图像计算视觉单词的加权直方图,然后使用视觉单词的加权直方图表示图像。通过在Caltech 101数据库进行实验,验证了本文方法的有效性,实验结果表明,该方法能够大幅度提高图像分类的性能。     

基于权重因子的RGB-RGBG像素结构转换算法及其FPGA实现

主动阵列有机发光二极管(AMOLED)面板具有低功耗、视角广、柔韧性等优点,被视为下一代显示技术的关键。但是它通常采用RGBG型像素排列,而图像的像素结构是RGB,为了实现图像的显示,迫切需要研究RGB-RGBG的转换算法。本文提出了一种基于权重因子(BWF)的RGB-RGBG像素结构转换算法,并在现场可编程逻辑门阵列(FPGA)上实现电路。通过对原灰阶进行权重求和,得到各个RGBG子像素的灰阶。这种方法可以将灰阶误差降至最低。此外,彩边效应得到极大的改善。实验结果表明,相比于DA算法,BWF算法处理所得图像的PSNRU和PSNRV分别提高了9.2%和9.3%,MSE比DA算法降低19.5%。该算法研究通过FPGA验证,结果表明,BWF处理后的图像显示效果优越。     

An enhanced image quality assessment by synergizing superpixels and visual saliency

Superpixel and saliency-based evaluation methods play important roles in full reference image quality assessment (FR IQA). However, we find that these methods have one complementary principle and three limitations: (1) the weighted maps of superpixel-based methods conflict with the perception of the human visual system; (2) saliency-based methods are inefficient in terms of the block distortion; (3) the general two-direction gradient extraction factor must be extended to be multidirectional. To address these limitations, we propose an enhanced image quality assessment by synergizing superpixels and visual saliency. Specifically, the calculation of a newly proposed framework involves three similarities and two strategies: the saliency, superpixel and multidirectional gradient similarities of the neighborhoods, and the saliency pooling strategy, the fusion strategy of these similarities. Theoretical analysis and experimental results show that the proposed method can effectively address the limitations noted above and outperform the existing methods.     

基于弱监督E2LSH和显著图加权的目标分类方法

在目标分类领域,当前主流的目标分类方法是基于视觉词典模型,而时间效率低、视觉单词同义性和歧义性及单词空间信息的缺失等问题严重制约了其分类性能。针对这些问题,该文提出一种基于弱监督的精确位置敏感哈希(E2LSH)和显著图加权的目标分类方法。首先,引入E2LSH算法对训练图像集的特征点聚类生成一组视觉词典,并提出一种弱监督策略对E2LSH中哈希函数的选取进行监督,以降低其随机性,提高视觉词典的区分性。然后,利用GBVS(Graph-Based Visual Saliency)显著度检测算法对图像进行显著度检测,并依据单词所处区域的显著度值为其分配权重;最后,利用显著图加权的视觉语言模型完成目标分类。在数据集Caltech-256和Pascal VOC 2007上的实验结果表明,所提方法能够较好地提高词典生成效率,提高目标表达的分辨能力,其目标分类性能优于当前主流方法。     

基于显著性权重的多曝光融合的单幅雾天图像复原算法

传统暗原色理论的相关算法,在处理雾天图像时会产生颜色的畸变和亮度的损失,针对该情况,该文提出基于权重多曝光融合的单幅雾天图像复原算法.首先通过雾天图像的直方图分析,获取全局大气背景光值的区域.其次构造一种新的Kirsh算子的高阶差分滤波方法,优化透射率图像.最后设计一种基于显著性权重的多曝光图像融合方法,提高处理后图像...     

基于显著计算与变分法的多尺度图像融合

在多尺度图像融合中,通常将图像进行多尺度变换,再对变换后的低频系数与高频系数采用一定的融合规则进行融合,然而融合规则的选择将影响图像的清晰度与融合质量.将视觉显著模型与变分法理论应用在多尺度图像的低频系数融合中,获取最优的融合系数组合,从而增强融合效果,通过对红外线与可见光图像、医学图像的融合实验表明,该方法能克服融合图像对比度偏低的缺陷,获取的图像能较好地保留源图像的显著目标信息,如形状、大小、色调、纹理等,特别是针对异源亮度差异较大的图像.在主观视觉感受与客观评价指标上都有所提升.     

基于显著性加权随机优化的快速响应码美化方法

随着移动终端和移动互联网的发展,快速响应(QR)码被广泛运用于移动信息交互。但是,标准的 QR 码是由均匀分布的黑色与白色模块组成,外观类似噪声信号,缺乏视觉美感,限制了QR码的应用。针对此问题,该文提出一种提高QR码视觉效果的美化方法。该方法将给定的彩色图像进行显著性检测和半色调处理,得到相应的显著性矩阵和半色调图像,然后根据半色调图像上的网点分布,对QR码的模块分布进行优化。为了提高优化效率,该文提出一种显著性加权随机优化算法,将优化后的QR码和半色调图像进行融合,得到与半色调图像最相似的半色调QR码。在图像渲染阶段,该文提出一种基于二分搜索的色彩调整算法,得到具有色彩信息和视觉美感的彩色QR码。实验分析表明,该方法生成的QR码不仅保留了与标准QR码一样的抗遮挡、快速解码等特性,还有效地提升了视觉效果,具有很好的视觉吸引力。