基于空-频域印刷混合失真无参考质量评价

目的为了解决数字印刷模糊混合失真图像质量评价算法与人眼视觉主观评价一致性较低的问题。方法基于SSEQ算法思想在空间域和频率域中提取混合失真图像的信息熵、亮度方差、频域熵以及高频系数奇异值改变量关键特征,利用支持向量机训练构建印刷模糊混合失真图像的无参考评价模型。结果客观验证了25幅图像,算法客观计算得分与主观评价得分的SROCC系数为0.94,PLCC系数为0.93,主客观一致性较高。结论所提算法与人眼视觉感知具有很好的主观一致性,可以用于图像等印刷品的质量客观评价。     

基于人眼视觉的无参考彩色图像质量评价方法

目的研究如何自动评价相机拍摄图像的质量问题,针对其可能存在的失真类型特点,提出基于人眼视觉的无参考彩色自然图像质量评价方法。方法利用颜色恒常性和人眼视觉掩盖效应,分别计算色偏和模糊程度,并对相机拍摄图像进行测试;利用佳能EOS700D相机拍摄图像,对可能出现的失真进行组合测试,并与主流评价模糊图像的算法如G-SSIM,GSIM及色偏评价方法进行比较。结果实验发现,综合评价指标计算值与图像质量人眼评价值成反比;图像质量越差,综合评价指标计算值越高。结论无参考彩色自然图像质量评价方法,适合相机拍摄图像的无参考图像质量评价,可以开发集成到相机的辅助功能中。     

无参考混合失真图像质量评价方法

目的为了解决图像在实际处理过程中产生混合失真的情况,研究无参考混合失真图像质量评价方法。方法首先利用空域-频域信息熵和奇异值建立无参考混合失真图像失真类型判别模型,然后再根据不同的混合失真类型,分别提取多维空间统计特征、奇异值改变量和空域-频域信息熵等3种不同的图像信息特征,建立无参考混合失真图像质量评价模型,并选取最佳无参考图像质量评价(NR-IQA)模型得到分数。结果该方法能100%判别混合失真类型,对于模糊噪声、模糊压缩混合失真在LIVE混合失真图像数据库(LIVEMD)上的斯皮尔曼等级相关系数(SROCC)最高分别能达到0.9874和0.9916,具有很好的主观一致性。结论实验结果表明,该无参考混合失真图像质量评价方法与人眼视觉感知具有很好的主观一致性。     

一种图像增强空域客观评价方法

针对图像增强效果常用主观评价而没法定量客观评价,提出一种空域结合BRISQUE和JND的图像增强客观评价方法。该方法空域内将测试图像分别进行BRISQUE失真评分和JND视觉评分,然后将所得分数以0.5的权重进行加权处理,所得总分即为增强后图像的客观评价得分。为验证所提方法的有效性,进行了系列实验:首先,认证图像失真相同背景亮度增大BRISQUE值不变,而视觉JND值随之改变;其次,认证相同背景亮度不同失真图像的JND值不变,而BRISQUE值不同;最后对增强后的图像应用所提算法进行评分,得到Score最高分为0.790 5,与主观评价结果一致,而PSNR、SSIM的评分最高为∞和1,但都是和原图像本身比较,不能表明图像增强效果。从而证明所提算法能够定量地对图像增强进行客观评价。     

一种基于NIQE的印刷图像无参考质量评价方法

客观评价印刷图像质量的方法未能与主观评价达到很好的一致性,印刷图像全参考质量评价方法过于依赖参考图像,不能较好地应用在实时印刷图像质量检测系统中。因此,提出一种不需要参考图像主观评价分数的NIQE质量评价模型,并将其应用在印刷图像质量的客观评价中,结合主观实验,对印刷图像质量加以整体评价。NIQE算法与主观评价的相关性分析结果表明,皮尔逊相关系数为0.910 1,斯皮尔曼秩相关系数为0.946 1,平均绝对值误差为0.016 0;相较于MSE、PSNR、SSIM和MS-SSIM 4种全参考评价算法以及无参考评价算法BIQI,NIQE算法表现出更好的预测稳定性、单调性和一致性。因此可得,NIQE算法与人眼主观质量评价有着更好的一致性,更接近人类视觉系统,能够有效地进行实时印刷图像质量评价。     

基于结构相似性的图像质量评价方法

分析现有图像质量评价方法特点,针对基于失真敏感度的质量评价方法的局限性,提出了一种新的基于结构相似度的图像质量评价方法,从亮度、对比度、结构三个子方面得到一个总的相似性度量作为质量客观评价标准.该方法充分考虑了图像的结构信息和人类视觉的特性,从图像内容的理解功能出发,通过数学建模估算出人眼对图像质量的主观视觉感受,使结构相似性计算模型符合图像处理应用的本质.通过理论推导和算法验证,该方法可以为选择图像压缩算法和评价图像质量提供依据.将采用压缩算法SPIHT编解码后的图像与传统的峰值信噪比方法评价图像相比,实验表明,本文提出的算法是一种更为有效的图像质量评价方法.     

一种基于特征相似性的印刷图像质量评价方法

目的提出一种基于特征相似性的印刷图像质量评价方法,解决客观评价印刷图像质量的方法忽略了人眼视觉的底层特征,不能与主观评价达到很好一致性的问题。方法采用能够提取视觉底层特征的特征相似性FSIM算法,应用在印刷图像质量的客观评价中,结合主观实验,对印刷图像质量加以整体评价。结果 FSIM算法的质量评分范围在0.9~1之间,在与主观评价的相关性分析上,皮尔逊相关系数(CC)为0.9490,斯皮尔曼秩相关系数(SROCC)为0.9940,平均绝对值误差(MAE)为0.0049,相较于MSE,PSNR,SSIM和MS-SSIM算法表现出更好的预测稳定性、单调性和一致性。结论实验结果表明,FSIM算法与人眼主观质量评价有着更好的一致性,更接近人类视觉系统,能够有效地进行印刷图像质量评价。     

基于BEMD的无参考模糊失真立体图像质量评价方法

本文针对高斯模糊失真的立体图像,提出了一种基于二维经验模式分解的无参考质量评价方法。该方法先通过二维经验模式分解将图像分解成内蕴模式函数分量和残差图像,再对每个内蕴模式函数分量提取它的统计信息量(均值,方差和信息熵),并结合广义高斯分布方法提取每个内蕴模式函数分量的形状参数、尺度参数作为图像的特征信息,然后利用支持向量回归模型对特征进行融合并预测得到立体图像质量的客观评价值。实验结果表明,该模型与主观评价结果有较好的相关性,符合人眼视觉系统。     

基于人眼视觉特性的彩色图像增强算法

针对多尺度Retinex算法(MsR)计算复杂度过高的缺陷,本文提出了模拟人眼视觉特性的Retinex图像时比度增强方法.该方法根据Retinex计算模型分离彩色图像的照射分量和反射分量,并引入非线性变换函数对其进行修正.基于对数变换的非线性函数拉伸图像照射分量,改善了全局视觉效果,再利用考虑人眼灰度分辨能力的变换函数对反射分量值进行调整,从而改善了图像局部对比度.实验结果表明,算法直接在RGB彩色空间和其它分离色度亮度的彩色空间的处理效果都很好,没有出现明显的彩色失真现象,处理速度也快于MSR算法.     

一种基于灰度刚辨阈的运动图像清晰度评价方法

运用人眼视觉所具有的亮度掩蔽特性,借助不河灰度级下人眼的灰度刚辨阈值对运动图像清晰度的客观质量评价公式进行参数修改,考虑误差参量的视觉影响.舍弃那些视觉感觉失真可以忽略的低于灰度刚辨阈的误差,实验结果表明与人眼的视觉感知保持较好的一致,明显优于传统的运动图像清晰度评价方法.     

The Effect of the Image Local Mean on the Two-dimensional Least Mean Square Algorithm Weight Convergence

Abstract

This paper discusses the effect of an image's non-zero local mean value on the mean square estimation error (MSEE) and the steady-state weights of the two-dimensional least mean square (TDLMS) algorithm [1] when used in image processing. It shows that the local mean causes an increase in the MSEE which is proportional to the square of the image's local mean value. This causes the filter to converge to non-optimum weights and the shift from the optimum values is proportional to the square of the image's local mean value. It is shown that this effect can be reduced by normalizing the filter's weights to unity.     

基于NSST与IHS的红外与彩色可见光图像融合

目的 鉴于传统的红外与彩色可见光图像融合算法得到的融合图像,无法很好兼顾清晰度、对比度和色彩是否失真等,提出一种新的基于NSST和IHS颜色空间的彩色图像融合算法。方法 首先将源彩色可见光的RGB图像变换到各通道相关性最小的IHS颜色空间,分离出亮度分量和色度分量。其次对彩色可见光的亮度分量和红外图像分别进行NSST分解,对分解得到的低频系数采用基于自适应高斯模糊逻辑函数的系数选择方案,对高频系数则采用基于像素点的绝对值取大的系数选择方案,然后对经过选择的低、高频系数进行NSST逆变换,得到的融合图像作为新的亮度分量,结合已有的色度分量将其进行IHS逆变换,得到最终的RGB融合图像。结果 通过2种场景的红外与彩色可见光图像进行仿真实验,将提出的算法与LPT,SWT和NSCT等算法对比,通过主观评价和客观评价指标IE, AG, SF和SD等,可知新算法的融合结果图像场景细节最清晰,红外隐藏目标对比度最高,且色彩未出现明显失真现象,图像融合质量最高。结论 提出的算法相较于传统的红外与彩色可见光图像的融合质量,全面提升了效果,表明该算法具有优越性。     

Perceptual Gradient Similarity Deviation for Full Reference Image Quality Assessment

Perceptual image quality assessment (IQA) is one of the most indispensable yet challenging problems in image processing and computer vision. It is quite necessary to develop automatic and efficient approaches that can accurately predict perceptual image quality consistently with human subjective evaluation. To further improve the prediction accuracy for the distortion of color images, in this paper, we propose a novel effective and efficient IQA model, called perceptual gradient similarity deviation (PGSD). Based on the gradient magnitude similarity, we proposed a gradient direction selection method to automatically determine the pixel-wise perceptual gradient. The luminance and chrominance channels are both took into account to characterize the quality degradation caused by intensity and color distortions. Finally, a multi-scale strategy is utilized and pooled with different weights to incorporate image details at different resolutions. Experimental results on LIVE, CSIQ and TID2013 databases demonstrate the superior performances of the proposed algorithm     

基于PSNR的LCD区域动态背光调节方法

动态背光对于液晶显示器降低功耗具有重要意义。考虑到在降低功耗的同时更重要的是保证显示器画面的质量,本文提出了一种液晶显示器分区域动态背光的新方法。该方法认为峰值信噪比为30是图像保质的最低标准,将失真限制在一定范围内,采用倒推法得到背光亮度。与此同时,本文提出了简化运算时间的方法,就是以区域最大灰阶亮度值的0.7倍、0.8倍和0.9倍依次搜索,直到满足RPSNR≥30就停止。为了保证图像不过于昏暗,以区域最大灰阶亮度值的0.7倍最为最小背光亮度值。该方法大幅度节约了运算时间,便于硬件实现。     

Pixon-based multiresolution image reconstruction and the quantification of picture information content

This article reviews pixon-based image reconstruction, which in its current formulation uses a multiresolution language to quantify an image's algorithmic information content (AIC) using Bayesian techniques. Each pixon (or its generalization, the information) represents a fundamental quanta of an image's AIC, and an image's pixon basis represents the minimum degrees of freedom necessary to describe the image within the accuracy of the noise. We demonstrate with a number of examples that pixon-based image reconstruction yields results consistently superior to popular competing methods, including maximum likelihood and maximum entropy methods. Typical improvements include higher spatial resolution, greater sensitivity to faint sources, and immunity to the production of spurious sources and signal correlated residuals. Finally, we show how the pixon provides a generalization of the Akaike information criterion, and how it relates to concepts of “coarse graining” and the role of the Heisenberg uncertainly principle in statistical mechanics, provides a mechanism for optimal data compression, and represents a more optimal basis for image compression or reconstruction than wavelets.     

一种基于颜色恒常性的低照度图像增强方法

目的在彩色图像采集过程中,光源偏暗或曝光不足等因素常导致图像亮度和对比度偏低。提出一种基于颜色恒常性的低照度图像增强方法。方法利用HSV颜色空间消除颜色分量之间的相关性。保持色调分量不变,避免颜色失真;一方面使用改进后的MSR(多尺度Retinex)算法对亮度分量进行增强,提高图像的亮度和对比度;另一方面对饱和度分量进行自适应非线性拉伸以提高颜色的饱和度。结果提出的方法能够有效提高图像的对比度和信息熵,获得较好的视觉效果;将文中方法同传统MSR算法和MSRCR算法进行对比,文中方法各项客观评价指标均优于其他2种算法,并且具有更快的运行速度。结论文中方法能够快速有效地提高低照度图像的亮度和对比度,并且具有较强的颜色保真和细节再现能力,实验结果证明了文中方法的有效性。     

基于结构相似度的彩色图像质量评价算法

目的研究在Matlab中度量彩色图像之间结构相似度的评价算法,用以评估彩色图像的质量。方法以灰度图像的结构相似度评价模型(SSIM)为基础,在Matlab中将以RGB色空间存储的彩色图像转换到亮度信息和色彩信息分别度量的YUV色彩空间中,设计算法度量彩色图像之间的亮度比较值、对比度比较值和结构比较值,综合三部分后可得彩色图像之间的结构相似度。结果实验结果表明,利用彩色结构相似度算法可以计算彩色图像与参考图像之间的相似度数值,用作质量评价,且其评价结果与人类视觉感知评价(即主观评价)结果保持一致。结论该方法可作为一种新型的彩色图像质量评价准则。     

基于局部环境亮度因子的HDR图像阶调压缩研究

由于处理位数的限制,导致在常规设备上显示HDR图像必须对其进行阶调压缩。将图像局部环境亮度因子应用到了HDR图像阶调压缩中,提出了基于局部环境亮度因子的HDR图像阶调压缩的具体算法流程,并采用动态范围独立的图像评价模型,对新算法性能进行了视觉定量评价。评价结果证明,新算法的压缩效果较为明显,也有效地降低了算法的复杂性。