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基于高通差异性特征的图像质量评估方法

系统仿真学报 2019年第2期31卷 227-237页

作者：王睿李平盛斌谯从彬马利庄吴恩华上海交通大学计算机科学与工程系上海200240 澳门科技大学资讯科技学院澳门999078 中国科学院软件研究所计算机科学国家重点实验室北京100190 澳门大学科技学院电脑及资讯科学系澳门999078

现有的图像质量评估只能判断单一失真方式下失真图像的质量优劣。为了改进这一缺点,根据自然场景统计信息的图像特征,提出基于高通滤波下RGB差异性的图像质量评估方法,通过局部归一化亮度,提取RGB通道差异性、图像梯度、图像锐度、及图... 详细信息

现有的图像质量评估只能判断单一失真方式下失真图像的质量优劣。为了改进这一缺点,根据自然场景统计信息的图像特征,提出基于高通滤波下RGB差异性的图像质量评估方法,通过局部归一化亮度,提取RGB通道差异性、图像梯度、图像锐度、及图像对比度等特征,利用逻辑回归训练,最终得到无参考图像质量评估模型。实验结果表明,方法对各类型失真图像质量评估准确率较高,特别对多种失真类型混合的测试集时,具有明显优势。

关键词：图像质量评估无参考型逻辑回归自然场景统计

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基于纹理的SAR图像感知质量评估

哈尔滨工程大学学报 2015年第8期36卷 1137-1142页

作者：王佳婧焦淑红申连洋哈尔滨工程大学信息与通信工程学院 92677部队海军装备部驻沈阳地区军事代表局

传统的SAR(合成孔径雷达)图像质量评价方法没有考虑视觉感知特性,导致主客观评价不一致。为了改善SAR图像质量评估方法的感知特性,提出了一种基于纹理的符合人类视觉系统感知性的SAR图像质量评估方法。由于SAR图像具有很强的纹理性,所... 详细信息

传统的SAR(合成孔径雷达)图像质量评价方法没有考虑视觉感知特性,导致主客观评价不一致。为了改善SAR图像质量评估方法的感知特性,提出了一种基于纹理的符合人类视觉系统感知性的SAR图像质量评估方法。由于SAR图像具有很强的纹理性,所以提取SAR图像的灰度共生矩阵并计算它的对比度,然后利用视觉对比敏感度函数与小波变换的倍频程特性来加权纹理特征的结构信息。仿真实验结果表明:具有感知特性的SAR图像质量评估方法较之传统方法更充分的利用了纹理结构特性,不仅能够反映出干扰对不同纹理区域的影响,而且能与人类视觉系统保持高度一致。通过对SAR图像进行感知质量评估可以为SAR的干扰效能提供更有效的依据,有利于干扰技术和干扰样式的优化。

关键词： SAR图像纹理人类视觉系统图像质量评估感知特性灰度共生矩阵对比敏感度函数

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基于权重池的多尺度图像质量评估方法

计算机工程与应用 2021年第3期57卷 215-221页

作者：朱惠娟宗平丛玉华南京理工大学紫金学院计算机学院南京210046

图像质量评估往往以人类的主观评估为最终衡量标准,然而人工评估耗时繁琐,又无法应用在对图像或者视频序列进行实时质量评估的系统中,因此一种旨在模仿人类主观性的预测图像质量算法具有重要的价值。针对上述问题,设计了一种用于局部图... 详细信息

图像质量评估往往以人类的主观评估为最终衡量标准,然而人工评估耗时繁琐,又无法应用在对图像或者视频序列进行实时质量评估的系统中,因此一种旨在模仿人类主观性的预测图像质量算法具有重要的价值。针对上述问题,设计了一种用于局部图像质量评估的卷积神经网络,通过将特征学习和回归都集成到一个优化过程中,从而形成一种更有效的图像质量评估模型。根据人类的视觉习惯,利用眼动仪的视点分布图生成基于视觉重要性的权重池,利用高斯比例混合模型构造基于图像信息内容的权重池,实验证明权重池的设计可以获得最佳的整体性能。对原始图像进行低通滤波和下采样,下采样过程中采用权重系数衰退策略,利用多尺度的图像进行加权质量综合评估,实验结果证明多尺度评估方式有效地改进了评估模型。提出的方法在LIVE等数据库上可以达到优秀的性能,且具有不错的泛化能力。

关键词：图像质量评估权重池感受野多尺度评估

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基于深度学习的水下图像质量评估与增强研究

基于深度学习的水下图像质量评估与增强研究

作者：董张伟大连海事大学

学位级别：硕士

清晰的水下图像和视频可以为水下智能机器人提供宝贵的环境信息,这对于许多工程和研究任务是必不可少的。因此,面向水下场景的水下图像质量评估与增强研究具有重要的学术意义与实用价值。本文面向高清晰度的水下图像需求,提出水下图像... 详细信息

清晰的水下图像和视频可以为水下智能机器人提供宝贵的环境信息,这对于许多工程和研究任务是必不可少的。因此,面向水下场景的水下图像质量评估与增强研究具有重要的学术意义与实用价值。本文面向高清晰度的水下图像需求,提出水下图像质量评估、水下图像色差修正、水下图像去模糊和超分辨率策略,改善真实水下图像的颜色偏差、模糊和细节缺失等失真现象。主要研究工作如下:首先,针对现有水下图像质量评估方法容易和主观评估结果不一致的问题,基于深度学习理论提出一种梯度纹理显著性引导的多任务水下图像质量评估策略。提出的方法包含质量评估任务与失真分类任务,首先在共享特征提取层结合梯度图,从而增强提取图像轮廓显著性的能力;然后使用提取的图像特征和标注的水下图像失真类型训练失真分类模型;接着使用图像特征和标注的质量分数,结合失真分类模型的输出,训练质量评估模型。实验结果表明,所提出的算法可以稳定地给出符合人类主观评估的质量分数,同时能够根据失真类型对水下图像分类,为水下图像分步增强做准备。其次,针对水介质中光线衰减导致水下图像颜色偏差的问题,提出一种基于特征解耦学习的无监督水下图像色差修正方法。一方面,将色差修正问题转换成风格迁移问题,结合特征解耦方法提取相互独立的色差特征和结构特征,进而在保证结构不变的基础上对风格进行;另一方面,针对获取同一场景下清晰-非清晰配对数据集难度大且成本高的问题,提出采用循环生成对抗网络进行图像变换的方案,实现无监督学习。通过定性分析和定量分析验证提出的水下色差修正算法的有效性和优越性。最后,为了对去色差后的结果图像进行细节增强,建立先去模糊后超分辨率的分步式循环生成对抗框架。通过在第一阶段的循环生成对抗网络中引入特征解耦方法,有效剔除低分辨率图像的模糊失真;另外,在第二阶段的循环生成对抗网络结使用基于通道注意力机制的生成器,自适应地调整各特征通道的权重,所提出方法不仅可以改善水下图像的模糊问题和去色差结果图像的棋盘伪影问题,也可以增强图像的细节信息。综上所述,本文从图像质量评估、色差修正、去模糊和超分辨率四个角度对水下图像质量评估与增强展开研究,建立了评估-增强-评估的水下图像质量评估与增强框架。

关键词：图像质量评估卷积神经网络特征解耦循环生成对抗通道注意力机制

基于局部锐度特征的无参模糊图像质量评估算法研究

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微电子学与计算机 2017年第3期34卷 125-128,132页

作者：相入喜许清泉朱锡芳吴峰汤毅常州工学院电气与光电工程学院江苏常州213022 常州光电子材料重点实验室江苏常州213022

为了有效评估模糊图像的质量,在图像局部锐度特征的基础上,提出一种基于局部锐度特征和双树复小波相结合的无参图像的质量评估算法.该算法首先对评估图像进行多层双树复小波分解,进而重构6个不同方向的图像,接着计算每个方向图的局部锐... 详细信息

为了有效评估模糊图像的质量,在图像局部锐度特征的基础上,提出一种基于局部锐度特征和双树复小波相结合的无参图像的质量评估算法.该算法首先对评估图像进行多层双树复小波分解,进而重构6个不同方向的图像,接着计算每个方向图的局部锐度特征,最后通过加权线性融合得到评估图像的锐度值.通过在4个公共的图像评估数据集验证,结果表明所提出评估方法在模糊图像评估中优于其他6种传统的图像质量评估方法,同时也证明了评估结果更接近人的主观视觉特性.

关键词：双树复小波图像模糊图像质量评估图像锐度局部相位一致性

基于视觉信息保真度的图像质量评估的算法研究

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基于视觉信息保真度的图像质量评估的算法研究

作者：李玉电子科技大学

学位级别：硕士

近年来,图像越来越广泛的出现在我们的生活中,如监控视频、3D电影等,在这种图像应用方面消费需求日益增长的同时,人们对图像的质量也有了越来越高的要求,这极大地促进了图像质量评价的研究发展。图像质量评估的研究目标就是设计出能够... 详细信息

近年来,图像越来越广泛的出现在我们的生活中,如监控视频、3D电影等,在这种图像应用方面消费需求日益增长的同时,人们对图像的质量也有了越来越高的要求,这极大地促进了图像质量评价的研究发展。图像质量评估的研究目标就是设计出能够替代人眼对图像失真进行准确有效评估的算法,它在图像处理的各个领域中具有非常重要的意义。根据使用原始图像中的信息数量,客观图像质量评价方法被划分为全参考型、半参考型和无参考型。本文主要聚焦全参考型图像质量评估方法,根据人类视觉系统的感知特性和图像本身的基本特性,提出了两种图像质量评估方法,其主要内容总结如下:（1）本文提出了一种基于视觉注意力的2D图像质量评估方法。该算法基于视觉信息保真度的图像质量评估算法,并根据人类视觉感知生理学和心理学特性,充分的考虑了视觉注意机制,对不同的区域加以不同的权重,从信息论的角度计算出失真图像与原始图像的保真度,综合得到图像的客观失真评估结果,实验证明该算法的评估与主观评估结果的一致性较高。（2）本文提出了一种基于阈值分割和特征提取的3D图像质量评估方法。该算法充分地考虑了视觉注意机制和视觉阈值,通过阈值分割和设置多个视觉阈值去除人眼不感兴趣的区域,并利用典型相关分析方法提取图像的特征,计算这些特征相似度,并与深度信息的特征结合,最终得出图像的客观失真评估结果,提出基于阈值分割和特征提取的3D图像质量评估方法,实验结果表明,该算法可以很好的反应出人眼对3D图像质量的主观感受,并有效的体现出了3D图像的深度信息对人类视觉系统的影响。

关键词：图像质量评估人类视觉系统视觉注意机制视觉信息保真度

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基于稀疏表示特征差异性的屏幕图像质量评估

青岛大学学报（自然科学版） 2019年第4期32卷 66-71,78页

作者：赵红梦陈程立诏青岛大学计算机科学技术学院

目前的屏幕图像质量评估方法大都是以单一级别的方式来评估图像的质量,这并不符合人类视觉系统的多层次特性。为此,提出了一种基于稀疏表示下梯度图像差异性的屏幕图像质量评估方法。将RGB图转为灰度图从而计算出梯度图后,学习参考图像... 详细信息

目前的屏幕图像质量评估方法大都是以单一级别的方式来评估图像的质量,这并不符合人类视觉系统的多层次特性。为此,提出了一种基于稀疏表示下梯度图像差异性的屏幕图像质量评估方法。将RGB图转为灰度图从而计算出梯度图后,学习参考图像字典,提取参考图像和失真图像的字典使用比重差异、长短差异、重叠率等特征,最后通过权重融合得到最终的屏幕图像质量评估结果。屏幕图像数据库(SIQAD)实验结果表明,该方法与人类主观分数有较高的一致性,在各类型失真图像的质量评估上也有优秀的表现。

关键词：屏幕图像图像质量评估稀疏表示

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无参考的虹膜图像质量评估算法的研究

无参考的虹膜图像质量评估算法的研究

作者：王洪东北大学

学位级别：硕士

随着信息安全越来越受到重视,作为一种性能优越的生物特征识别算法,虹膜识别受到了广泛的关注。本文研究了虹膜识别中虹膜图像质量评估问题,主要工作如下：（1）提出了基于径向对称变换的瞳孔粗定位及快速虹膜图像质量判定算法,其中,瞳... 详细信息

随着信息安全越来越受到重视,作为一种性能优越的生物特征识别算法,虹膜识别受到了广泛的关注。本文研究了虹膜识别中虹膜图像质量评估问题,主要工作如下：（1）提出了基于径向对称变换的瞳孔粗定位及快速虹膜图像质量判定算法,其中,瞳孔粗定位算法在中科院CASIA-IrisV4-Thousand数据库上的检测准确率达到100%。此外,因为径向对称变换投票值计算过程同时利用了圆形边界的完整性信息和边界像素点的梯度大小,所以本文通过对径向对称变换的投票结果设定阈值,快速判断非虹膜图像,检测严重遮挡及严重模糊的虹膜图像。（2）对于一般模糊的虹膜图像,提出了基于虹膜图像空间域统计特性的无参考虹膜清晰度评估算法。因为图像中的锐变边缘是判断图像是否模糊的有利信息,而虹膜图像中锐变区域噪声较多,所以本文首先利用瞳孔粗定位结果,选择包含瞳孔边界的虹膜区域,尽可能排除皮肤、眼毛等噪声的影响。其次,虹膜因光照强度不同存在瞳孔缩放,本文将选定的虹膜区域进行归一化展开。最后,因为虹膜图像的局部高斯加权归一化信息的经验分布曲线呈现高斯形状,清晰和模糊图像的曲线存在明显差,所以本文采用广义高斯分布提取18维特征向量,利用统计学习方法支持向量机（SVM）训练得到一个清晰与模糊虹膜图像的分类器。实验表明所提出的分类算法准确率为96.8%。实验结果证明,本文提出的基于径向对称变换和虹膜空域统计特性的无参考虹膜质量评估算法,鲁棒性好,计算速度快,能有效地去除影响识别的低质量虹膜图像,具有较好的实际应用价值。

关键词：虹膜识别图像质量评估空域统计特性径向对称变换支持向量机

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渐进式虹膜图像质量评估模型

计算机工程 2010年第18期36卷 217-219页

作者：吕林涛石富旬西安理工大学计算机科学与工程学院西安710048

虹膜图像质量评估目前尚无统一评估标准,导致虹膜识别拒识率和误识率较高。针对该问题,提出一种虹膜图像质量评估模型。根据虹膜图像中各干扰因素的不同特点,在先验知识基础上采用区域化、加权的方法,渐近式地实施像素级质量评估,依据... 详细信息

虹膜图像质量评估目前尚无统一评估标准,导致虹膜识别拒识率和误识率较高。针对该问题,提出一种虹膜图像质量评估模型。根据虹膜图像中各干扰因素的不同特点,在先验知识基础上采用区域化、加权的方法,渐近式地实施像素级质量评估,依据像素级评估结果实施图像级质量评估。实验结果表明,像素级虹膜图像质量评估中的虹膜图像干扰项识别率和模糊识别率较高,图像级虹膜图像质量评估与人工评估结果相一致。

关键词：虹膜图像图像质量评估虹膜识别