基于改进的JND模型的视频水印算法

针对视频版权的保护,提出了一种基于改进的JND模型的视频水印算法。此算法首先选取二值图像作为图像水印,利用Logistic混沌映射对图像进行加密;然后对载体视频进行关键帧提取,将提取的帧进行4层小波分解,结合分形理论对小波系数进行D树和R树的存储,并根据人类视觉系统(HVS)提出改进的JND模型,进而将处理后的水印信息按照三个方向自适应的嵌入到D树和R树中。实验结果表明:本工作的算法具有较好的不可见性,且针对噪声、高斯滤波、旋转等攻击具有良好的鲁棒性。     

基于JND的H.264编码模式选择算法

提出了一种基于JND模型的H.264编码模式选择算法, 使用改进的基于DCT域的JND计算模型, 同时考虑了时空域CSF、亮度自适应调节、带内/带间掩蔽等因素, 对编码过程中产生的预测残差进行JND阀值计算; 在率失真计算过程中, 通过去除不可察觉的冗余系数进行主观质量优化. 实验结果表明, 在不影响视频主观质量的前提下, 该算法明显降低了编码产生的数据量, 提高了编码效率.     

图像依赖的显著图融合方法

提出基于脊回归的显著图融合方法以获得更好的检测效果.在训练集中寻找待检测图像的近邻图像集,对近邻图像集采用脊回归方法对多种显著性检测方法的融合系数进行估计,进而对不同检测方法的显著图进行融合.该方法充分考虑了检测方法的差异性,很好的解决检测图像在没有基准二值标注下显著图的融合问题.试验采用流行的显著性数据集和显著性检测...     

可分级视频编码结构优化的差错恢复编码方法

提出了一种在丢包环境下的基于H.264的可伸缩视频编码(SVC)扩展的率失真(RD)优化宏块模式判决模型. 在RD模型中加入时间级的优化参数. 编码器每编码完一帧图像后,都以编码块为单位计算信源编码失真和误差扩散失真,并将计算结果存储在失真映射表中用于计算下一个编码图像的端到端失真. 实验结果表明,在丢包环境下,优化后的率失真模型的差错恢复性能比优化前有明显提高.     

基于全变分模型的视觉感知图像质量评价方法

基于人眼视觉系统对图像边缘结构信息和局部亮度刺激敏感的假设,该文提出了一种基于全变分模型的视觉感知图像质量评价PIQA方法。该方法由边缘结构信息评价和局部亮度信息评价两部分组成。本文首先采用全变分模型描述失真图像与原始参考图像之间的图像结构信息变化;为测量亮度失真,又采用失真图像与参考图像之间的差值图像中封闭区域的能量函数来衡量人眼敏感的图像亮度信息。最后,采用3种标准图像数据库验证该评价方法的性能。实验结果表明,所提出的图像质量评价方法优于现有的图像评价标准。     

基于改进的广义Henon映射和人眼视觉模型的小波树结构域数字水印算法

利用改进广义的Henon映射,结合人眼视觉模型,在数字图像的小波树结构域下,进行数字水印的嵌入和提取。试验表明,这种水印嵌入算法,能在保证不可见性的基础上,较好地对数字图像进行加密,对噪声攻击、压缩攻击和剪切攻击都有很好的抵抗性。     

图像质量评价:融合视觉特性与结构相似性指标

图像质量评价是多媒体领域的一个基本问题.在现有结构相似性方案的基础上,增加最小可辨失真和视觉显著性评价用于构造一个新的图像质量评价指标.首先,考虑到人眼视觉系统的掩蔽效应,设计了失真图像的修正模型,以Sigmoid函数为基础,利用最小可辨失真阈值和图像的像素变化绝对值构建失真图像修正模型,对失真图像进行修正,使其符合人眼的感知效果;然后,考虑到人眼视觉系统的视觉注意特性,设计了图像区域权重模型,利用视觉显著性图像表征图像感兴趣内容,作为图像不同区域的权重;最后,计算修正后的失真图像与原图像的局部结构相似性,并利用区域权重对局部区域质量进行加权平均获得全局图像的质量评价值.实验结果表明,与同类度量指标相比,本文提出的指标在评价图像局部质量方面,更符合人的主观感知效果;在主观数据拟合方面,其均方根误差、相关系数等指标都得到提升;在运行效率方面,具有一个适中的计算复杂度,远低于性能优越的度量指标的运行时间.     

基于结构分析的感知视频信号压缩方法

针对视频中的视觉感知冗余,提出一种面向视频编码的基于结构分析的感知信号处理模型--结构显著性最小可觉察失真模型.先分策略获取视频帧的有序/无序结构分量和纹理分量进行最小可觉察失真（JND）建模;使用无序结构分量的结构不确定性调节视频帧的显著性区域和JND的对比度掩蔽效应;最后,基于该模型的感知滤波模块被嵌入HEVC中.实验结果表明,在主观视觉感知没有明显损失的情况下,所提出方法的平均码率比HEVC的编码软件HM16.0减少了10.3%.     

基于结构相似的三维模型视觉降质度量

针对三维网格简化操作经常会引起一定的视觉降质和失真的问题,为了更准确评估这种视觉降质,利用三维网格显著特性信息作为网格顶点的属性,采用包围盒空间剖分的方法描述三维局部窗口,基于结构相似性和信息熵以定量的方式给出了三维网格模型的视觉感知降质的客观度量方法.理论分析和实验结果表明:此度量能非常有效地评估网格简化过程中引入的视觉降质,可用于同源不同分辨率的三维模型之间的相似性度量,并提供了多尺度特性的视觉降质分析.     

退化过程模拟模型及其在图像增强中的应用

模拟了图像的退化过程,在融入邻域间干扰、光照不均和媒介传递率下降的前提下,提出了退化过程模拟模型.依据人眼视觉机制的对比灵敏度、亮度适应能力和侧抑制现象,提出了该模型的视觉适应性解:(1)去卷积,消除邻近像素间的相互影响,提升图像细节;(2)亮度调整,抑制高亮区域的亮度,提升偏暗区域的亮度,均衡外部光照;(3)消除剩余光照图像,恢复图像的颜色和细节,得到视觉适应性良好的图像.实验表明,针对退化过程模拟模型得到的视觉适应性解,与现有图像增强算法相比,在增强图像细节、提升全局对比度、增强结果的视觉愉悦性方面均取得了较大进步.     

基于视觉模型的SAR图像压缩

针对SAR图像压缩方法通常反利用小波变换去除图像数据间的统计冗余,而忽略图像的视觉冗余的问题,在讨论人类视觉系统(HVS)特性基础上,结合对比敏感度函数(CSF),对采用提升方案进行小波分解后的不同频带小波系数加权,然后采用多级树集合划分(SPIHT)算法形成嵌入式小波编码方法.实验结果表明,与标准SPIHT压缩方法相比,相同压缩比下,本算法重建图像客观评价标准几乎保持不变,且很好地保留了图像边缘和纹理信息,主观视觉效果有明显改善.     

一种基于新的失真函数的EBCOT算法研究

将HVS理论引入到EBCOT的算法中，进一步利用视觉特性中的视觉掩蔽特性，提出一种新的小波域亮度刻画函数，并使用其来修正EBCOT中的失真函数，并以此来改善算法的主观压缩性能，提高压缩图像的视觉质量。实验结果表明，该算法在一定适用范围内可以改善压缩图像的主观视觉质量。     

基于人眼视觉特性的遥感图像融合算法

首先提出基于非下采样Contourlet变换(NSCT,Nonsubsampled Contourlet Transform)的人眼视觉相对对比度灵敏度函数(RCSF,relative contrast sensitivity function)和绝对对比度灵敏度函数(ACSF,absolute contrast sensitivity function)。然后提出了基于人眼视觉对比度灵敏度函数(CSF,contrast sensitivityfunction)的遥感图像融合算法(IFA-CSF,image fusion algorithmof human visual contrast sensitivity function)。IFA-CSF采用NSCT作为多尺度变换工具,对单方向高频子带采用ACSF融合,对多方向高频子带采用RCSF融合,并对8方向高频子带采用先方向分组再融合的方法。实验结果表明,IFA-CSF优于基于传统CSF和基于局部能量的图像融合算法。