基于感知对比度的图像清晰度客观评价模型

图像清晰度是评价图像质量时常用的指标之一。现有的清晰度评价模型未能充分考虑人眼视觉的亮度掩盖特性。为此,在均方根对比度基础上,考虑人眼亮度掩盖特性,通过计算图像中人眼感兴趣区域(包含细节、边缘和纹理)的感知对比度构造一种无参考的图像清晰度客观评价模型。并利用IVC数据库来验证模型,结果表明,与已有的4种清晰(模糊)度评价模型相比,该模型的评价结果更接近人眼主观感受,且计算量小,运算耗时短,是一种简单有效的图像清晰度评价模型。     

人眼的彩色和亮度传递特性及模型化

综述国内外对人眼视觉特性的实验和模型化研究,对亮度调制传递函数以及彩色对比度的实验与模型进行了较详细的分析．指出Wandell提出的模式——彩色分离模型对人眼彩色视觉传递特性的研究较为全面和可行。     

红外与可见光融合图像的质量评价

为了提高融合图像质量评价中评价结果与人眼视觉特性的一致性,分析了现有融合图像质量评价方法,提出了一种基于图像结构信息复数表示的融合图像质量评价方法,通过计算图像亮度分量的梯度,构成了一种表征图像结构信息的梯度复数矩阵,用该矩阵表征图像的结构信息。考虑到复数无法计算互信息等参数,将分块奇异值分解后得到的矩阵作为度量矩阵,采用该矩阵计算了两种融合图像质量评价方法。实验结果表明,该方法提高了评价结果与人眼视觉特性的一致性,对于融合效果较好的金字塔和小波方法给出了3.748 5和3.722 2的评价结果,与人眼视觉特性的一致性优于传统方法。     

基于区域对比度的图像清晰度评价算法

高效、准确的图像清晰度评价是实现自动调焦的关键。在分析了现有图像清晰度评价方法优缺点的基础上,提出了一种基于图像区域对比度的清晰度评价新方法,建立和分析了评价函数的数学模型,并对航空摄像机采集的系列图像进行实验和仿真。与其他算法比较的结果表明:该方法具有精确度高、对比度明显等优点,能够应用于实际的图像清晰度评价和自动对焦中,克服了单纯依靠计算灰度差带来的不足,具有较高的实用性和可靠性。     

线条属性对文本感知清晰度的影响模型研究

对数字硬拷贝成像ISO13660标准的线条客观属性量与其形成文本的感知清晰度的相关性进行了研究。实验针对6.5 磅和10.5磅简单笔划的黑体汉字、Times New Roman西文字符,以及等价宽度的线条组成的等宽度明暗条纹,进行了清晰度感知质量的主观测评和相应单线条客观质量属性的测量,并建立了两者间的相关模型。结果表明,线条的对比度、粗糙度、相对模糊度及线宽与文字的感知清晰度具有线性相关性,且感知清晰度与线条的对比度正相关,与粗糙度和相对模糊度负相关;对少笔划或多笔划但间距较大的情况,感知清晰度与线宽正相关,反之,负相关。此外,各线属性量对感知清晰度的影响权重相互间至少有1倍的差距。     

红外和彩色可见光图像亮度-对比度传递融合算法

以红外和彩色可见光图像为研究对象,提出了一种基于亮度-对比度传递（LCT）技术的彩色图像融合算法。首先借助灰度融合方法将红外图像与彩色可见光图像亮度分量融合,然后用LCT技术改善灰度融合结果的亮度和对比度,最后利用快速YCBCR变换融合策略在RGB空间内直接生成彩色融合图像。文中利用像素平均融合法和多分辨率融合法作为不同的灰度融合措施以分别满足高实时性和高融合质量的需求。实验结果表明,提出算法的融合结果不仅具有与输入彩色可见光图像相近的自然色彩,而且具备令人满意的亮度和对比度,即使采用运算简单的像素平均法进行灰度融合,同样可以获得良好的融合效果。     

基于图像内容对比感知的图像质量客观评价

为了提出性能优异的图像质量评价(IQA)模型,本文基于人类视觉感知特性和图像的灰度梯度、局部对比度和清晰度特征,提出了一种基于图像内容对比感知的IQA方法.在该方法中,首先结合视觉感知特性,基于物理学中对比度定义,提出一种图像质量定义及其值计算方法;之后,基于灰度梯度共生矩阵,提出一种图像灰度梯度熵的概念及其值的计算方法,并基于图像灰度梯度熵、局部对比度和清晰度,提出一种图像内容及其视觉感知的描述方法;最后,基于图像内容特征和图像质量定义,综合分析,提出IQA方法及其数学模型.并且采用5个开源图像数据库中的119幅参考图像和6395幅失真图像对其进行了仿真测试,同时分析和探讨了52种失真类型对IQA的影响;另外,为了说明所提IQA模型的优势,将其与现有的7个典型IQA模型,从精度、复杂性和泛化性能上进行了对比分析.实验结果表明,所提IQA模型的精度PLCC值在5个数据库中最低可以实现0.8616,最高可达到0.9622,其性能综合效益优于7个现有IQA模型.研究结果表明,所提IQA方法是有效的、可行的,所提IQA模型是一个性能优异的IQA模型.     

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.     

基于倾斜刃边的印刷清晰度感知质量测评研究

对印刷清晰度视觉感知质量的检测算法及其评价模型进行了研究。通过对印刷清晰度影响因素的分析,设计了一个含倾斜刃边的印刷清晰度测试靶标,提出了一种优化的基于截断频带的印刷清晰度质量指标检测算法;对26个具有不同清晰度效果的数字印刷品开展了清晰度的客观测量和主观评价,基于主客观数据耦合构建了一种新的印刷清晰度感知质量评价模型。另抽取20个数字印刷品进行验证,对印刷清晰度感知质量的预测得分与主观评价得分的相关性进行了分析,结果显示两者间具有很好的一致性,相关系数达到0.9916,说明印刷清晰度感知质量的定量测评方法可行、有效,可解决印刷业长期以来只能依靠人眼进行主观目测评价印刷清晰度的问题。     

ICF微靶装配体图像清晰度评价方法

现有图像清晰度评价函数在对ICF微靶装配体图像的评价过程中,由于不同零件图像对比度的变化,评价函数极易失去其理想曲线特性,导致聚焦精度降低甚至调焦过程失败。针对这一问题,在分析离焦图像模糊原因的基础上,得出离焦图像究其本质为图像结构变化失真。利用Zernike矩具有描述图像结构特征这一特性,提出一种新的针对微靶装配体图像的清晰度评价函数。评价函数由图像不同阶Zernike矩的线性组合构成,通过调节权重系数来实现微靶装配体不同零件图像的清晰度评价。实验结果表明:相较于现有的评价函数,新的评价函数在对微靶装配体图像评价过程中保持了函数的理想曲线特性,尤其是针对低对比度图像,其在灵敏度和抗噪性方面具有明显优势。     

基于变换域PCNN的近红外与彩色可见光融合

针对近红外与彩色可见光图像融合后对比度低、细节丢失和颜色失真等问题,提出一种基于多尺度变换和自适应脉冲耦合神经网络(PCNN-pulse coupled neural network,PCNN)的红外与彩色可见光图像融合的新算法.首先将彩色可见光图像转换到HSI(hue saturation intensity)空间,...     

基于Tetrolet变换的红外与可见光融合

针对目前红外与可见光图像融合速度慢、 融合结果对比度不高且易产生伪影的缺点,提出一种基于Tetrolet变换的改进融合算法。首先,将可见光图像转换到lαβ颜色空间得到三个几乎不相关的彩色通道;然后对其l分量和红外图像分别进行Tetrolet变换,对于低通系数引入邻域能量及其接近度的融合规则。而对Tetrolet系数采用伪随机傅里叶矩阵进行观测并加权融合其观测值;接下来对融合后观测值采用CoSaMP优化算法迭代出融合后的Tetrolet系数,并经Tetrolet重构得到融合后的灰度图像;最后将灰度图像映射到RGB颜色空间获得最终的融合图像。实验证明了本文算法的有效性。     

Perceptual contrast enhancement with dynamic range adjustment

Recent years, although great efforts have been made to improve its performance, few Histogram equalization (HE) methods take human visual perception (HVP) into account explicitly. The human visual system (HVS) is more sensitive to edges than brightness. This paper proposes to take use of this nature intuitively and develops a perceptual contrast enhancement approach with dynamic range adjustment through histogram modification. The use of perceptual contrast connects the image enhancement problem with the HVS. To pre-condition the input image before the HE procedure is implemented, a perceptual contrast map (PCM) is constructed based on the modified Difference of Gaussian (DOG) algorithm. As a result, the contrast of the image is sharpened and high frequency noise is suppressed. A modified Clipped Histogram Equalization (CHE) is also developed which improves visual quality by automatically detecting the dynamic range of the image with improved perceptual contrast. Experimental results show that the new HE algorithm outperforms several state-of-the-art algorithms in improving perceptual contrast and enhancing details. In addition, the new algorithm is simple to implement, making it suitable for real-time applications.     

基于小波包变换的红外与可见光图像融合

针对红外与可见光图像特点,提出一种基于小波包变换的融合算法。该算法先对源图像进行小波包分解,得到低频分量和各带通方向子带分量,并对不同分量采用不同的融合规则进行融合处理,得到各融合系数,然后经小波包重构获得融合图像。该方法可提取源图像细节信息,取得较好的融合效果。     

一种基于NSCT变换的红外与可见光图像融合算法

针对红外与可见光图像融合,提出了一种基于NSCT变换的图像融合方法。对经NSCT变换的低频子带系数采用基于区域能量自适应加权的融合规则,对高频子带系数采用混合的融合方法,即对于低层,采用基于区域方差选大的融合方法,对于高层采用像素点的绝对值选大的融合方法。实验结果表明,该融合算法可以获得更多的细节信息,能获得较理想的融合图像。     

一种基于区域特性的红外与可见光图像融合算法

提出了一种基于区域分割和à trous小波变换的红外与可见光图像融合算法.首先,对红外与可见光图像进行区域分割及区域关联,并按关联映射图所划分区域提取红外与可见光图像的的能量信息及梯度信息;然后,对红外与可见光图像进行多尺度à trous小波变换分解,分解后的低频部分按照文中所提出的区域能量比和区域清晰比指标进行区域融合,高频部分采用绝对值取大算子进行融合;最后进行重构得到融合图像.结果表明,该算法既可保持可见光图像的光谱信息,又可有效获取红外图像的热目标信息.     

自适应参考图像的可见光与热红外彩色图像融合算法

可见光与红外热图像的彩色图像融合技术是现今国内外高性能夜视技术发展的重要方向之一,该技术有效提高了人们对目标的探测和场景理解能力。目前常用的色彩传递算法多属于基于单幅参考图像的全局色彩传递算法,彩色融合图像的色调受到参考图像的影响较大,在实际应用中难以保证对各类场景的适应性。针对常规YUV空间色彩传递彩色图像融合算法的环境适应性问题,通过对植物、城镇和海天三类典型场景的分类与统计,发现了典型场景在UV通道的均值和标准差具有的较为明显的分类特性,由此提出了一种基于UV通道均值和标准差的自适应参考图像构造方法,使得可见光与热红外彩色图像融合算法具有较常规算法更好的环境适应性,融合图像的色彩具有较好的自然感,且算法处理量较小,对现有实时硬件融合处理算法的运算速度影响不大,是一种环境适应性强的自然感彩色融合处理算法。     

Advanced Driving Assistance Based on the Fusion of Infrared and Visible Images

Obtaining key and rich visual information under sophisticated road conditions is one of the key requirements for advanced driving assistance. In this paper, a newfangled end-to-end model is proposed for advanced driving assistance based on the fusion of infrared and visible images, termed as FusionADA. In our model, we are committed to extracting and fusing the optimal texture details and salient thermal targets from the source images. To achieve this goal, our model constitutes an adversarial framework between the generator and the discriminator. Specifically, the generator aims to generate a fused image with basic intensity information together with the optimal texture details from source images, while the discriminator aims to force the fused image to restore the salient thermal targets from the source infrared image. In addition, our FusionADA is a fully end-to-end model, solving the issues of manually designing complicated activity level measurements and fusion rules existing in traditional methods. Qualitative and quantitative experiments on publicly available datasets RoadScene and TNO demonstrate the superiority of our FusionADA over the state-of-the-art approaches.     

基于PHLST的红外与可见光图像融合算法

针对图像融合过程中边缘处理和区域一致性的问题,提出一种基于多重调和局部正弦变换的红外与可见光图像融合新算法.多重调和局部正弦变换的多重调和分量μ代表了图像缓慢变化的"趋势",在空域进行加权融合;残差分量υ体现了源图像的"波动",在傅里叶正弦变换域进行融合,以充分提取可见光图像的细节信息.由于不存在边缘效应,同时残差分量...     

基于色差的均方误差与峰值信噪比评价彩色图像质量研究

在图像质量评价模型中加入人眼视觉系统特性能够提高其评价性能．彩色图像色差模型S—CIELAB是在考虑到了人眼视觉系统的空间模糊特性基础上得到两幅图像的色差，该文在S—CIELAB色差模型的基础上，提出了色差均方误差（CD-MSE）和色差峰值信噪比（CD—PSNR）彩色图像质量客观评价参量．对JEPG2000、加白噪音和图像传输中产生位错的三类失真共180幅彩色图像进行了CD-PSNR参量计算，并与国际上已经给出的主观评价结果进行了比较．实验结果表明其客观评价结果与平均主观评价分数具有较好的一致性．