基于视觉感兴趣区的图像质量评价方法

该文把人眼对图像中的不同区域具有视觉选择特性与客观图像质量评价方法结合起来,提出基于视觉感兴趣区的图像质量评价方法.该方法通过分析影响视觉兴趣性的亮度、灰度、面积等因素,得出不同区域的兴趣性加权系数,对客观图像质量评价方法加以改造.试验证明该方法优于传统的客观评价方法,能较好的符合主观评价结果.     

双波段彩色融合图像色彩和谐性客观评价

针对现有的图像质量评价方法较少利用人眼视网膜和视觉皮层的颜色编码机制,并且未能充分考虑图像色彩信息对图像质量的影响,提出了一种基于多视觉特征的可见光(微光)与红外彩色融合图像色彩和谐性客观评价模型.该模型在图像质量评估中融入了更多的颜色信息,综合考虑多种人眼视觉特征包括视觉对立色彩特征、色彩信息波动特征和高级视觉内容特征,经过特征融合和支持向量回归训练,实现彩色融合图像的色彩和谐性客观评价.采用3种典型场景融合图像数据库进行实验比较与分析.实验结果表明,与现有的8种图像质量客观评价方法相比,所提出的方法与人眼主观感受更加一致,具有较高的预测准确度.     

基于视觉注意机制与区域结构相似度的图像融合质量评价

针对目前图像融合质量客观评价与主观评价结果一致性不高的问题,结合人类视觉注意机制和区域计算方法对EFQI指标进行改进,提出了一种基于视觉注意机制（VAM）与区域结构相似度的图像融合质量评价指标。该指标充分考虑了人类视觉感兴趣区域和人眼对区域信息敏感的特性,使用方差显著图与视觉显著图相结合的加权方法对图像中的显著区域赋予更大的权值,并采用更符合人类视觉特性的区域计算方法求取融合结果图像和源图像在各区域上的结构相似度以评价融合质量。用该指标评价10种不同融合算法的融合结果图像并与主观评价结果进行相关性分析,分析结果表明该方法相比传统的评价指标能更有效地反映融合图像质量,与主观评价结果一致性更高。     

X射线成像系统数字图像质量评价方法研究

为了实现X射线成像系统的闭环控制,必须采用射线图像的客观评价方法来代替现有的主观评价方法,对射线源管电压、管电流进行调节。本文结合射线图像特点,提出了一种基于感兴趣区域的加权熵的图像客观质量评价方法。实验表明,与传统图像质量评价函数相比,该方法具有较好地单峰性、鲁棒性和尖锐性,可以有效地评价射线图像质量。     

基于感知视觉重要性的立体图像质量评价

视觉心理、生理因素是有效、准确评价图像质量的重要依据.尽管在计算层面已有众多视觉心理、生理计算模型及方法为其提供支持,但在图像质量评价任务中如何分析各种孤立方法之间的内在关系进而使之有效协同,是使得评价结果更符合人主观评测的关键.从图像质量评价的角度出发,功能上将人眼的视觉注意区域定义并数学形式化为视觉初期注意区域与视觉转移期的劣质区域;同时考虑人眼的感知冗余特性,结合JND感知冗余模型,进而提出了图像质量评价范畴下的视觉感知模型PVSSIM.以此为依据,将感知视觉的方法在二维图像数据库中验证其可行性,并将其引入到立体图像质量评价中.实验结果表明,提出的客观评价方法与传统方法相比,充分考虑到了图像质量评价任务中各种视觉心理、生理因素的协同,与人主观的图像质量评价相比具有更高的相关度,评价方法在立体图像库中能很好地与主观评价相吻合,达到了预期的效果.     

基于边缘梯度信息的图像质量评价方法

利用人眼视觉感知特性评价图像的质量一直是图像处理领域的研究热点,但是目前很多客观评价方法未能充分考虑视觉感知特性。针对当前工作的不足,提出了基于边缘梯度信息的图像质量评价方法。采用基于小波变换模极大值的方法提取图像的边缘梯度信息,并利用高斯函数对图像区域进行区域加权,提出基于边缘梯度信息的评价方法。实验结果表明,该方法能够准确和有效地度量不同失真类型图像的质量,与主观评价值的一致性较好,并且该算法的性能也有较大的提高。     

一种基于视觉兴趣性的图象质量评价方法

图象质量的正确评价是图象信息工程领域内一项很有意义的研究课题,但现有的图象客观评价方法并不完全符合人眼视觉特性。合理地评价图象质量应充分遵循人眼的视觉特性,但由于受到人的心理、文化背景、周围环境、不同的应用场合等多种因素的影响,人眼对同一幅图象中的不同区域往往具有不同的感兴趣程度,即人眼具有视觉兴趣性特性,该文在充分利用视觉兴趣性特性的基础上,针对只存在一个感兴趣区的图象,提出了一种简化的图象质量     

基于3维矩阵变换的彩色图像质量评价方法研究

鉴于传统的图像质量评价指标不能很好地反映图像质量，为了对图像质量进行更合理的评价，提出了一种新的彩色图像质量评价方法，该方法从图像的客观保真度、视觉失真度及清晰度3个方面来综合评价图像质量，其中，客观保真度作为图像质量的横向评价标准，而视觉失真度和清晰度则为其纵向评价标准。在评价图像的清晰度时，还充分考虑了彩色图像3帧间的结构相似性，把彩色图像的各个分量表示在一个统一的数学模型里，使用3维矩阵宽离散余弦变换来衡量图像的清晰度。实验结果表明，相对于传统的峰值信噪比评价指标来说，这种方法更为符合人眼视觉特性。     

基于ROI的双尺度结构相似度图像质量评估

目前有些图像质量评估方法未考虑到感兴趣区域对图像质量的影响,所得结果与人的主观感觉有误差。为此,提出基于感兴趣区域的双尺度图像质量评价方法。将图像质量的评价分为感兴趣区域和不感兴趣区域的加权组合评价,在感兴趣区域内使用双尺度图像质量评价方法,不感兴趣区域使用传统的结构相似度评价方法。实验结果表明,该方法考虑了感兴趣区域对图像质量的影响,强化了感兴趣区域评价值在总评价值中的比重,更符合人的主观视觉质量。     

基于分形维数的图像质量客观评价方法研究

建立图像质量客观评价模型对于图像编码、增强、重建以及分析等领域具有重要的现实意义。鉴于传统的图像质量评价方法的评价结果与主观感知存在较大的误差等缺陷,为此从分形角度考虑,并兼顾人眼视觉特性,首先提取了分形维数作为图像质量的评价指标;然后从非线性角度来表征引起人眼视觉敏感变化的图像亮度以及纹理信息,并将能准确反映图像质量变化的空隙度参数作为有效补偿;最后采用线性回归分析直接对图像进行建模,并将分形维数差值和空隙度差值两分量表示在统一的模型中。实验证明,相对于传统的PSNR和SSIM评价指标而言,该评价模型不仅对于不同类型的失真、相同失真类型的不同失真级别的图像能够准确进行评估,而且与主观评价值（MOS）具有更好的关联性,即与人眼视觉感受具有较高的吻合性,同时能够实现对图像质量进行全面、科学的评价。     

动态利率期限模型的估计和实证研究

利率期限结构的估计在金融研究中有着重要的地位,它是资产定价．金融产品设计、保值和风险管理的基准。该文第一次选择货币市场基准利率R007为样本数据,对一系列单因子利率模型进行欧拉离散、运用极大似然估计法进行了参数估计,并对参数估计结果进行了统计检验和模型间的似然比检验。其中,对于由最大似然估计法必须求解的复杂似然方程组,采用了不同的最优化方法进行了有益的尝试,发现蒙特卡洛法特别适合求解这类问题。最后,发现CKLS模型是最适合于描述我国短期回购利率的动态变化的,R007的变化表现出明显的均值回复特征。     

基于视觉注意机制的交通标志检测

根据人类视觉感知理论,将自底向上和自顶向下的注意机制相结合,融入到交通标志检测中,提出一种基于视觉注意机制的交通标志检测方法。根据2种注意模型提取颜色、形状、亮度等多种特征,生成显著图,利用WTA网络找到感兴趣区域,即交通标志区域。实验结果表明,该方法能在复杂背景图像中准确定位交通标志。     

基于零树结构的感兴趣区图像编码算法

分析了感兴趣区域的编码算法,对其中的最大移位法进行了改进,提出了一种基于零树结构的感兴趣区图像编码算法,给出了具体算法和实验结果,并与一般EZW压缩算法进行了比较。实验结果表明这种算法既保证了感兴趣区域的图像质量,又有较高的压缩比。     

基于感兴趣区域的医学图像近无损压缩

在应用整数小波变换和基于分层树集合分割排序算法的基础上,提出了一种新的基于感兴趣区域的编码方法.本文还提出了一种感兴趣区优先编码策略,可以保证在极低的码率下感兴趣区的重建质量远远好于非感兴趣区的重建质量.这些方法得到的压缩码流都具有嵌入的特点,支持渐进传输.     

分布式虚拟环境中兴趣管理技术的分类研究

分布式虚拟环境作为虚拟现实与网络技术的结合有着广泛的应用，但却面临着扩展性的问题。而兴趣管理正是解决这一问题的有效技术之一。本文提出了基于(表示模型、过滤规则、体系结构)三个要素对兴趣管理进行分类的新方法，并据此对以往的分布式虚拟环境系统中采用的兴趣管理技术进行了分析和总结，籍以促进兴趣管理技术的进一步发展，此外简要介绍了南京大学AIMNET中所采用的兴趣管理技术。     

医学影像多尺度压缩传输方法的研究

医学影像数字化后需要的存储量很大且要求的精确度高,为了保证医学影像的使用质量,现在的医学影像在传输时常需采用无损压缩。但是,这样的医学影像传输方法会占用相当大的带宽,也大大降低了传输速度。提出一种对医学影像的感兴趣区域和非感兴趣区域进行多尺度压缩的方法实现有损压缩传输,获得了良好的效果,并且把实验结果与其他方法进行了对比,结果表明该方法可以有效提高压缩率,提高传输速率。     

引入漂移特性的用户兴趣模型优化研究

根据用户浏览网页时的操作行为,通过量化的方法建立起用户兴趣模型来反映用户兴趣,从而针对不同用户推荐其可能感兴趣的文章。基于兴趣模型的更新效率问题和用户兴趣的漂移特性,引入兴趣模型的时间分段机制和时间衰减机制,对兴趣模型进行了持续优化。实验表明,优化的兴趣模型在系统性能上有较大的提升,并能较好地反映出用户的兴趣变化,对于用户兴趣的表征更加准确,从而进一步提高了兴趣模型推荐文章的准确率。     

基于用户自定义兴趣区的飞行员眼动数据可视分析方法

针对传统基于兴趣区的可视化方法在分析飞行员眼动数据过程中无法关注细节的问题,提出了一种基于用户自定义兴趣区的眼动数据可视分析方法。首先,根据具体的分析任务,引入对任务背景图像的自我划分和定义;然后,在此基础上,结合多种辅助视图和交互手段,设计并实现了面向飞行员培训的眼动数据可视分析系统,帮助分析人员分析不同的飞行员之间的眼动差异,最后通过案例分析,证明了可视分析方法的有效性和分析系统的实用性。实验结果表明,较传统方法来说,所提方法增加了分析人员在分析过程中的主动性,在整体和局部方面,支持分析人员对任务背景进行细节的探索,增加了分析人员分析数据的多角度性,让分析人员能够结合整体发现飞行学员在训练过程中认知困难的部分,进而制定更有针对性、更有效的训练课程。     

基于相对多重分形谱的感兴趣区域图像压缩

提出了一种基于相对多重分形谱的图像质量评价准则,给出了基于此准则的感兴趣区域检测算法。在此基础上,研究了基于相对多重分形谱评价准则的感兴趣区域图像编码技术。将感兴趣区域定义为图像中纹理变化相对比较复杂的区域。在这一定义下,给出了计算小波域感兴趣区域掩模的新算法。最后,在编码过程中提出了一种感兴趣区域编码优先的复合EZW算法。实验结果证明了该算法的有效性。     

静态图像中的感兴趣区域检测技术

感兴趣区域(ROI)检测将人类的视觉注意机制引入到图像分析过程中，对于提高现有图像分析系统的工作效率有着积极的作用。本文对当前静态图像中的ROI检测技术进行了评述。在分析了ROI检测的产生背景之后，首先介绍了人类的视觉注意机制，随之从自底向上和自顶向下两个方面详细讨论了当前较具代表性的ROI检测算法，然后列举了一些主要的ROI应用方向，最后对ROI检测技术的发展前景进行了展望。