基于人眼视觉系统的假彩色融合图像质量的评价方法

随着图像融合技术的发展,各种融合算法层出不穷,而很多情况下最终的融合图像是由人眼观察的,因此基于人眼视觉系统的图像融合质量评价显得尤为重要.为了能够模拟人眼对于融合图像的感知,得到融合后图像质量的客观评价,本文提出了一种基于色差理论的假彩色融合图像质量的评价方法.首先将源图像和融合图像转化到CIE L*a*b*均匀色空间,在频域对图像进行对比度敏感函数滤波,通过计算滤波后融合图像的色差判断图像的细节信息,在一定程度上色差越大信息越丰富;通过计算融合图像与源图像的色差判断融合图像与源图像的相关性,相关性越高,融合算法越好.通过融合图像的色差大小以及与源图像的相关性两个参量,得出融合算法的优劣.实验表明,与其他评价方法相比,本文提出的评价方法与人眼观察的结果较为一致.     

基于边缘的SSIM图像质量客观评价方法

在图像处理领域中,准确判断所处理图像的质量是一项关键技术.本文在基于结构相似度的图像质量评价方法的基础上,考虑了边缘信息对人眼感知结构的重要性,提出了基于边缘结构相似度的图像质量评价方法.实验中,对实验图像进行客观指标的提取与计算,最后统计分析实验数据.结果表明,该方法对图像质量的评价结果优于基于结构相似度的图像质量评价方法,能够正确反映图像质量且更加符合人眼的主观感受.     

灰度夜视融合图像质量结构相似度评价方法

针对灰度夜视融合图像质量评价问题,提出利用构造的参考图像与融合图像进行结构相似度比较的客观评价方法.分别利用均值、标准差、熵、平均梯度及空间频率等全像素统计指标作为构建参考图像的构造因子,利用权重协调输入源图像在参考图像中的比例关系,获得了融合图像质量加权结构相似度评价模型.考虑到结构相似度评价模型中的结构函数对于严重模糊或失真的图像不能很好地反映图像的结构变化,进一步提出了梯度结构相似度评价模型和平均联合熵结构相似度评价模型.利用主观评价实验比较提出的三种基于结构相似度的融合图像质量评价模型发现,平均联合熵结构相似度评价模型有更好的稳定性且更接近人眼主观感受.     

基于结构相似度的图像融合质量评价

在分析现有图像融合质量评价方法特点的基础上，提出了新型的、基于结构相似度的图像融合质量评价方法.针对不同情况，分别采用平均结构相似度、加权平均结构相似度、结构信息与交互信息量之乘积作为图像融合质量客观评价标准.该方法充分考虑了图像的结构信息和人类视觉系统的特性，可以为不同场合下选择不同的算法提供依据.对不同融合算法的质量评价结果表明,该方法是一种有效的图像融合质量评价方法.     

基于相似度的立体图像对中右视点图像质量评价方法

结合立体视频中左右视点图像序列之间的关系、模糊数学方法以及客观图像质量评价的特点,提出了一种用于立体视频图像中右视点图像进行质量评价的方法.该方法对在解码端通过重建左视点的图像序列对生成右视点图像序列进行基于相似度的图像质量评价.实验结果表明,该方法能较好地反映立体视频右视点图像的质量水平.     

基于视觉注意的全参考彩色图像质量评价方法

如何实现对图像质量的高效准确评价一直是图像和信号处理领域的一个关键问题,针对当前大多图像质量客观评价算法忽略人眼视觉系统（HVS）的影响以及只考虑灰度图像质量评估的不足,提出一种基于视觉注意模型的全参考彩色图像质量评价（IQA）算法。该算法将彩色图像视觉显著性(VS)作为相似性特征与彩色图像多通道边缘强度相似性测度相结合,最终实现对彩色图像的质量评估。LIVE2数据库中实验证明,本算法在复杂度、鲁棒性和与主观评价一致性方面都有明显优势。     

基于图像内容视觉感知的图像质量客观评价方法

图像质量客观评价在图像和视频传输、编解码以及服务质量中起着非常重要的作用.然而现有的方法往往没有考虑图像内容特征及其视觉感知,使得其质量客观评价与主观感知结果存在一定的差距.基于此,本文结合图像内容的复杂性特征和人眼的掩蔽特性、对比敏感度特性以及亮度感知的非线性特性,提出了一种基于人眼对图像内容感知的图像质量客观评价方法.该方法首先结合亮度感知的非线性模型将图像进行转换,得到人眼感知强度图;再分别以人眼对比敏感度值和图像局部平均对比度值作为权重因子对强度求和,以求和的数据信息作为人眼感知图像的内容,并构建图像感知模型;最后以此模型分别模拟人眼感知参考图像和失真图像,并计算二者的强度差,以强度差为评价分数的基础构建图像质量客观评价模型.采用LIVE,TID2008和CSIQ三个数据库中的共47幅参考图像和1549幅测试图像进行仿真实验,且与SSIM,VSNR,FSIM和PSNRHVS等典型的图像质量客观评价模型进行对比分析,同时探讨影响图像质量评价的因素.结果表明:所提方法的评价分数与主观评价分数的Pearson线性相关性系数和Spearman秩相关系数值比SSIM的评价结果均有一定程度的提高,提高幅度分别平均为9.5402%和3.2852%,比PSNRHVS和VSNR提高幅度更大.综合以上表明:所提方法是一种有效可行的图像质量客观评价方法;同时,在图像质量客观评价中,考虑人眼对图像内容的感知和复杂度的分析有助于提高图像质量主客观评价的一致性,评价精度可得到进一步的提高.     

结合视觉注意力机制和图像锐度的无参图像质量评价方法

针对模糊图像的质量评价,提出一种新的无参图像质量评价方法,该方法结合了自底向上的视觉注意力机制和自顶向下的图像锐度评价标准。根据人眼视觉注意力机制模型,分别计算颜色、亮度和方向显著度图像,通过竞争机制得到人眼优先关注的区域; 利用无参图像锐度评价方法分别对优先关注的区域及背景区域进行评价,综合2个区域的评价结果得到最终的图像质量评价指标。利用该方法分别对相向运动过程中所产生的模糊图像和图像质量评价Live数据库中的高斯模糊图像进行了评价,结果表明:针对两类图像的评价结果与主观评价结果的相关系数均较高,其中,针对相向运动模糊图像的主客观评价结果的相关系数达到0.98。该方法能够胜任对模糊图像的客观质量评价。     

基于区域对比度和SSIM的图像质量评价方法

在诸多图像质量评价方法中,结构相似度(SSIM)算法简单高效,准确性较高,但SSIM模型不能很好地评价存在局部失真和交叉失真类型的图像。针对SSIM算法对图像不同区域平等对待的不足并考虑了时域人眼视觉特性,提出一种改进的基于区域对比度和结构相似度(RCSSIM)的图像质量评价方法。该算法将图像区域灰度信息对比度与SSIM算法融合,加权归一为参考图像与失真图像的对比度结构相似度值,以其评价图像质量。在LIVE图像数据库上的实验结果表明,与SSIM算法相比,RCSSIM评价结果的皮尔逊线性相关系数提高约0.015,均方根误差减小约0.55,更接近于人眼主观测试结果,具有更好的评价性能。     

利用统计特性进行医学图像配准效果定量评价

研究图像配准算法的客观效果评价。提出利用图像的统计特性,即均方根误差和交叉熵作为医学图像配准效果的定量评价指标,并以基于轮廓提取的图像配准算法和基于最大互信息的图像配准算法为例,就同一目标的两幅不同图像进行配准融合,对某一算法的配准效果、两种算法间的配准效果比较进行了初步的分析和评价。评价结果与理论分析结果、目视效果相吻合。统计特性法是一种客观和实用的对图像配准效果进行分析及评价的方法。     

基于特征结构相似度的遥感影像融合质量评价指标

在分析现有影像融合评价指标的基础上,根据人眼视觉特性,提出一种基于特征结构相似度的遥感影像融合评价指标.首先从原始影像和融合影像中提取空间特征和光谱特征,然后综合计算空间特征和光谱特征的结构相似度作为评价指标,达到评价影像质量的目的.通过对多种传感器获取的遥感影像进行融合实验,结果表明该客观评价方法与主观评价结果一致,...     

适合于生物图像的图像融合算法研究

图像融合作为一种有效的信息融合的技术,已广泛用于军事、遥感、机器视觉和医学图像等领域。本文讨论了三种基于像素级的图像融合算法：Ｐ加权平均,Ｔｏｅｔ算法和基于小波变换的算法;采用四种评价融合效果的量化判据：标准偏差,平均误差,峰值信噪比（ｓ／Ｎ）ｐ和熵差,将三种图像融合算法用于生物图像中细胞荧光图像和透射图像的融合,量化评价结果和视觉判断均说明,对于以细胞荧光图像和透射图像研究对象,需突出荧光图像的     

No-reference image quality assessment based on noise,blurring and blocking effect

Since existing no-reference image quality assessment (IQA) algorithms are not consistent with subjective assessment, a novel no-reference image quality assessment method is proposed by introducing three types of image distortion, including noise, blur degree and blocking effects. Firstly, the standard deviation of image noise is estimated by modified wavelet medium estimation. Secondly, the blur degree of image is obtained by counting edge pixel points. Thirdly, blocking effect is represented by characteristics of image pixel blocks. Finally, the assessment model is established by combining these three distortion types. Combining the differential mean opinion scores (DMOS) provided in the LIVE IQA database, the weighting coefficients are obtained. The experimental results indicate that these evaluation values of this algorithm not only agree with PSNR in objective assessment, but also are consistent with the DMOS in subjective assessment.     

A categorization method of infrared polarization and intensity image fusion algorithm based on the transfer ability of difference features

The fusion of infrared polarization and intensity image can significantly improve the detection performance of target, and the fused image is more suitable for human visual perception and further image-processing tasks. In this paper, a new categorization method of infrared polarization and intensity image fusion algorithm based on the transfer ability of difference feature is proposed. Firstly, the difference feature between two kinds of image and the characteristics of different fusion algorithms are analyzed and summarized. Second, an evaluation vector of fusion algorithm for difference feature transform ability is constructed. Thirdly, the transfer ability of fusion algorithm for difference feature is estimated by the evaluation vector, and the degree of transfer ability of fusion algorithm for difference feature is analyzed. Finally the fusion algorithms are classified by the degree of transfer ability of fusion algorithm for difference feature. The results shows that the proposed fusion algorithm categorization method helps select fusion algorithms in actual scene.     

基于优势特征图像融合的水下光学图像增强

针对水下光学图像颜色失真、非均匀光照、对比度低的问题,提出基于优势特征图像融合的水下光学图像增强算法.首先,提出改进的暗通道先验算法去除退化图像中的不均匀浑浊并均衡色彩;其次,对颜色校正图像分别使用基于加权分布的自适应伽玛校正算法和限制对比度自适应直方图均衡-同态滤波算法,增强颜色校正图像对比度并使其亮度均衡;最后,定义三幅融合图像即颜色校正图像、亮度均衡图像、对比度增强图像的关联权重图,通过多尺度融合算法获得融合图像.与单一预处理算法只能解决对应的退化现象相比,该算法对单幅退化图像进行多算法处理,得到三幅优势特征图像,通过不同权重的组合最大程度地将各优势特征相结合,得到的综合效果远超各单一算法优化效果,不再局限于解决颜色失真等单一问题.将本文算法与现有算法在主观评价和客观评价两方面进行实验对比,结果表明,该算法可以有效平衡水下图像的色度、饱和度及清晰度,视觉效果接近自然场景下的图像.     

高准确度光学系统中材料非均匀性对成像质量的影响

利用Zernike多项式对用Zygo干涉仪测得的离散材料折射率数据进行了拟合,再使用光线光学的方法评价了系统的成像质量. 由于材料折射率分布的无规则性,在对包含非均匀介质的实际光学系统的模拟仿真和优化时,需要考虑选取材料不同部位加工成的透镜会对系统成像质量有不同的影响,而且加工好的透镜在装配过程中,绕着光轴旋转不同的角度同样会影响成像质量. 通过计算机模拟的方法预先选取材料的最佳部位以及找到最好的装配位置,从而提高了光学系统的性能.     

Entropy-Based Combined Metric for Automatic Objective Quality Assessment of Stitched Panoramic Images

Quality assessment of stitched images is an important element of many virtual reality and remote sensing applications where the panoramic images may be used as a background as well as for navigation purposes. The quality of stitched images may be decreased by several factors, including geometric distortions, ghosting, blurring, and color distortions. Nevertheless, the specificity of such distortions is different than those typical for general-purpose image quality assessment. Therefore, the necessity of the development of new objective image quality metrics for such type of emerging applications becomes obvious. The method proposed in the paper is based on the combination of features used in some recently proposed metrics with the results of the local and global image entropy analysis. The results obtained applying the proposed combined metric have been verified using the ISIQA database, containing 264 stitched images of 26 scenes together with the respective subjective Mean Opinion Scores, leading to a significant increase of its correlation with subjective evaluation results.     

Multi-focus image fusion based on window empirical mode decomposition

In order to improve multi-focus image fusion quality, a novel fusion algorithm based on window empirical mode decomposition (WEMD) is proposed. This WEMD is an improved form of bidimensional empirical mode decomposition (BEMD), due to its decomposition process using the adding window principle, effectively resolving the signal concealment problem. We used WEMD for multi-focus image fusion, and formulated different fusion rules for bidimensional intrinsic mode function (BIMF) components and the residue component. For fusion of the BIMF components, the concept of the Sum-modified-Laplacian was used and a scheme based on the visual feature contrast adopted; when choosing the residue coefficients, a pixel value based on the local visibility was selected. We carried out four groups of multi-focus image fusion experiments and compared objective evaluation criteria with other three fusion methods. The experimental results show that the proposed fusion approach is effective and performs better at fusing multi-focus images than some traditional methods.