基于结构相似度和鲁棒主成分分析的运动目标检测

运动目标传统检测方法只考虑图像的亮度或纹理等某一种特性,受特异值影响较大,对噪声比较敏感,鲁棒性也不够好,而且背景恢复精度不高。针对以上局限性,提出一种融合结构相似度(structural similarity,SSIM)全参考模型和鲁棒主成分分析(robust principal component analysis,RPCA)的运动目标检测方法。此方法综合考虑图像的亮度、对比度和结构三种特性,不采用传统的背景减除法,而是把图像像素点的结构相似度作为度量来实现运动对象与背景的分离。实验结果表明,此方法准确率可达0.95,且F度量较传统运动目标检测算法平均提升0.15,总体上比传统方法更具优势。

基于结构相似性的并联机构拓扑与尺寸同步设计方法

随着并联机构从单一尺寸设计和拓扑设计向两者融合方向不断发展,基于拓扑叠加-再惩罚和全变量正交设计-再拓扑的同步设计方法得到广泛应用,但两者存在设计效率低等不足。为解决上述问题,本文提出了一种基于结构相似性的并联机构拓扑与尺寸同步设计方法,该方法拓扑优化时以相同质量保留此条件下尺寸参数小范围变化对拓扑结构微弱影响为切入点,通过拓扑结构参数化缩放和刚度-质量元模型构建,形成并联机构尺寸-拓扑同步高效设计流程。以典型■RS并联机构为例开展算例验证与对比分析,结果表明,相同质量条件下,所提设计方法比尺寸设计方法得到的各向刚度更高,即拓扑优化使RS连杆的材料分布更加合理。

M-SWF域红外与可见光图像结构相似性融合

为了解决常规滤波器组在红外与可见光图像融合领域中存在提取结构信息不充分和融合视觉效果不佳的问题,本文提出了一种基于多尺度滑动窗口滤波器(Multi-scale Sliding Window Filter,M-SWF)图像融合方法。首先,提出一种基于SWF的多尺度图像分解方法实现对源图像的结构细节层和基础层提取;其次,采用L1范数融合规则(L1-Fusion,L1F)整合结构细节层,提取图像的结构信息;然后,利用一种图像能量贡献融合规则(Energy Attribute-Fusion,EAF)整合基础层,突出显著性目标;最后,融合图像通过叠加整合后的多尺度结构细节层和基础层得到。实验首先通过分析能量贡献系数,从主客观方面得到M-SWF域内红外与可见光图像融合较为适宜的能量贡献系数;其次,在该取值下,本文提出的M-SWF融合模型与其他的融合方法相比,不仅提高了对源图像结构信息的提取能力,而且通过整合图像的能量属性,改善了融合效果不佳问题,有效地突出了显著性目标。

利用产业结构相似系数分析产业结构合理性——以黑龙江为例

黑龙江省作为国家粮仓和东北振兴的核心力量,经济发展却因各种原因而显现缓降趋势。黑龙江省各市经济发展不平衡可能会对黑龙江省整体经济的稳健发展产生影响。这种不平衡主要体现在资源分配不均、产业结构不合理、经济发展速度差异等方面,从而影响整个省份的经济稳定和可持续发展。文章通过计算产业结构相似系数对黑龙江省13个地区的产业聚集程度和产业结构趋势同化进行测度,从而对黑龙江省各地区的产业结构合理性提出科学的优化升级路径建议,以供参考。

基于结构相似度聚类视频关键帧提取方法

针对帧间差分法对视频关键帧提取冗余度高的问题,提出了基于结构相似度聚类视频关键帧提取方法。首先,通过帧间差分法对视频内容进行粗划分;其次利用层次聚类法对粗划分的结果进行聚类;最后,引用结构相似度函数(SSIM)剔除其冗余帧,得到最终的关键帧序列。实验结果表明,该方法与传统的帧间差分法及颜色直方图方法相比,能够更好地提取出关键帧,且平均查全率和查准率分别提了10.23%、5.33%。

基于梯度的结构相似度的图像质量评价方法

虽然基于结构信息的图像质量评价方法———结构相似度(SSIM)模型结构简单、评价性能优于峰值信噪比(PSNR)或均方误差(MSE)模型,但SSIM模型不能较好地评价严重模糊的降质图像.文中提出了一种基于梯度的结构相似度(GSSIM)图像质量评价方法,该方法将梯度作为图像的主要结构信息.实验结果表明,GSSIM模型比SSIM和PSNR(MSE)模型更符合人眼视觉系统特性,能较好地评价模糊图像的质量.

结合视觉感知和结构相似性的图像质量评价

目的研究一种精度、泛化性和复杂性综合效益较高的图像质量评价(IQA)模型。方法结合图像失真特征和人眼空间感知特性,基于结构相似性模型SSIM,提出一种基于图像结构感知相似性的IQA方法及其模型ICBS。该方法首先结合人眼对比敏感、频率敏感、亮度感知和掩蔽等特性及其模型,提出一种人眼对真实图像感知的数学模型;然后,模拟人眼对真实图像的感知,通过该感知模型对图像进行处理,以降低图像的视觉冗余,获得感知图像;最后,基于SSIM的建模方式,结合感知图像的特征,提出ICBS模型。结果为了说明所提模型的性能,采用3个开源数据库中35种失真类型的4645幅失真图像,从整体评价和单独评价每一失真类型2个方面进行了仿真测试,结果表明,ICBS的精度在3个数据库中,其加权PLCC值达到0.917,SROCC值达到0.912。基于精度、泛化性能和复杂性的综合效益,与7个现有典型模型的评价结果进行了对比分析,结果表明,ICBS的精度比SSIM的精度在3个数据库中平均提高了10.77%,且其性能综合效益优于7个现有模型。结论综合实验结果和理论分析结果可知,所提模型是一种有效、性能优异的IQA模型。

基于结构相似的小波域图像质量评价方法的研究

小波域的图像处理已经成为图像处理领域的重要组成部分,研究能嵌入在小波域图像处理算法中的图像质量评判方法显得至关重要.空间域结构相似度SSIM具有计算简单、与主观评分相关性高等优点.本文通过对小波域图像结构特性的研究,提出了小波域结构相似度(DWTSSIM)的图像质量评价方法.实验结果表明DWTSSIM比SSIM更加符合人眼的视觉特性,可以更好地评判图像质量,并且能容易地嵌入在小波域图像处理算法中,在图像处理过程中指导或调节算法.

基于DCT域纹理结构相似度的模糊图像质量评价

结构相似度(SSIM)是一种衡量2幅图像相似度的重要指标,但是SSIM对于严重模糊的图像评价结果准确度不高。在基于SSIM的图像质量评价方法基础上,考虑到纹理信息是图像的重要组成部分以及人眼对图像的纹理信息部分十分敏感,提出基于离散余弦变换(DCT)域的纹理结构相似度质量评价(TSSIM)。该评价方法在DCT域中提取图像的纹理信息,并通过改进SSIM中的结构信息来确定纹理区域的失真,计算TSSIM值。实验结果表明,该方法得到的Pearson相关系数为0.893 42,Spearman等级相关系数为0.925 07,比SSIM的评价结果更准确,符合人眼的主观感受。

基于结构相似度的CT域图像质量评价方法

提出一种基于结构相似度及人眼视觉系统的图像质量评价方法——Contourlet变换(CT)域结构相似度,采用Contourlet变换提取图像不同频带不同方向上的信息,该方法利用了Contourlet变换系数的优越特性。理论分析和实验结果表明,该方法具有较高的准确性及良好的相关性,可以更好地评判图像质量。

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,是一种有效的遥感影像融合质量评价方法.

基于多尺度结构相似度的印刷图像质量评价研究

目的为了简化印刷图像质量主观评价方法。方法提出基于多尺度结构相似度的印刷图像质量评价研究,将多尺度结构相似度应用在印刷图像质量评价上。结果实验仿真表明,多尺度结构相似度模型客观评价结果与主观评价结果的相关系数最高,为0.7698,表明两者是强相关关系。结论提出的基于多尺度结构相似度的印刷图像质量评价方法,是印刷图像质量评价的一种有效的新方法。

基于HTML树的网页结构相似度研究

HTML网页信息是一种半结构化的数据,而且不同网页之间在其结构特征方面都具有一定的相似性.本文就是从信息的结构性角度来研究不同网页信息块之间的相似性,并提出了基于子树最优自由匹配规则的结构相似度度量模型以及利用网页结构相似性提取网页信息的方法.本文中的计算方法都用python语言实现.通过实验,本文对不同网页之间的相似度进行了计算和分析,实验数据表明,基于子树最优自由匹配规则的树结构相似度度量模型具有较好的系统性和适用性;通过树结构相似度来确定网页内部元素及两个网页之间的联系,也弥补了传统方法中依赖单调的文本信息比较的不足,使得网页信息提取更加准确,更加迅速.

基于结构相似度的多尺度局部社区发现算法

社会网络规模巨大且结构动态变化给传统社区发现算法带来了巨大挑战,局部社区算法通过种子节点进行扩展得到局部社区,较好解决了这些问题。结合节点结构相似度在传统社区定义的基础上提出了一种新的社区定义,在该定义基础上引入尺度因子并定义了结构模块度,基于该模块度提出了一种多尺度局部社区发现算法,并改进该算法使之应用到局部重叠社区发现。通过实验选择效果较好的节点结构相似度,在真实网络中和其他局部社区发现算法进行对比实验,结果表明该算法具有较好的性能。

基于边缘结构相似性的图像质量评价方法

针对现有图像质量评估方法不能有效评价所有失真类型图像、计算量大等问题进行了研究,受人眼视觉特性的启发,提出了一种新的基于图像边缘结构相似性的全参考质量评价方法。该方法利用图像边缘梯度对图像失真的敏感性不同,通过Prewitt算子计算水平和竖直方向梯度向量绝对值和,进而定义了两种基于边缘结构相似性的图像质量评价标准:图像梯度结构相似度均值(GSSM)和图像梯度结构相似度标准差(GSSD)。标准图像数据库上的实验结果表明,GSSD方法优于GSSM和现有的全参考图象质量评价方法,主客观分值一致性好,并且计算简单,适合应用于大规模的图像质量评价。

基于结构相似的DCT域图像质量评价

通过对DCT域图像结构特性的研究,将频域信息作为图像的结构信息,根据人类视觉系统对各个频带的不同敏感程度进行加权,提出了DCT域结构相似度(DCTSSIM)质量评价方法。试验结果表明,对于JPEG2000、JPEG压缩失真图像,DCTSSIM比SSIM和峰值信噪比(PSNR)更符合人眼的视觉特性,可以更好地评判图像质量。

一种抗模糊失真的结构相似度图像质量评价法

针对人眼对不同图像纹理的敏感差异,提出了一种抗模糊失真的加权结构相似度(WSSIM)图像质量评价方法,它通过提取人眼敏感的边缘信息,将图像分割成不同区域,进行加权处理,获得加权结构相似度(WSSIM),解决了SSIM对于严重模糊图像的评价问题。在LIVE图库中的高斯模糊库(Gaussian_Blur)与PSNR,SSIM,多尺度结构相似度(MS_SSIM)进行仿真比较。实验结果表明,WSSIM模型计算简单,评价性能远远优于前两种方法而略优于MS_SSIM。

基于结构相似度的轨迹聚类算法

针对目前轨迹数据聚类直接以整条轨迹数据作为基本单元,导致聚类效果降低的问题,提出了基于结构相似度的轨迹聚类算法。算法引入轨迹结构的概念,并给出结构相似度计算函数来分析轨迹内外部特征。首先根据转角将轨迹划分成若干轨迹段,然后通过计算轨迹段的结构相似度来判断轨迹的匹配程度,进而完成轨迹聚类。真实数据的实验结果表明:该算法较其他同类算法分析轨迹更全面、效率更高;可以通过不同参数灵活调整特征的敏感度,聚类结果更具有实际意义。

结构相似子序列快速聚类算法及其在奶牛发情检测中的应用

准确高效的奶牛发情检测技术能够提高其受胎率、缩短胎间距,是改善奶牛繁殖效率和提高经济效益的重要手段。规模化、集约化养殖环境下,众多学术与科学研究证实奶牛行为方式和活动量是判断其是否发情的重要指标。目前常用奶牛行为决策方法主要是针对单点数据进行行为分类,而奶牛运动传感数据是按照时间顺序采集的多元时间序列数据,因此该文提出基于结构相似度的子序列段快速聚类算法(SC-SS,subsequence clustering based on structural similarity),首先利用加速度一阶差分值将奶牛运动动态时间序列传感数据划分成若干子序列段,然后计算子序列段加速度值、能量、标准方差等特征结构相似度;最后根据各个子序列的结构相似度进行快速聚类。试验数据分析对比表明,SC-SS较常用K-means算法具有更高的运行效率,可更有效地完成奶牛行为分类,提高奶牛发情检测的准确率。

基于边缘结构相似性的视频质量客观评价

在视频图像质量客观评价方法中,基于结构相似度(SSIM)模型算法由于具有对像素偏移不敏感、计算简单等特点,应用较为广泛。但SSIM模型的缺点是不能较好地评价严重模糊的受损图像。因此,提出了一种基于边缘结构相似度(ESSIM)的视频图像质量评价方法,将边缘梯度提取作为图像的主要结构信息。实验结果表明,ESSIM模型比SSIM模型更符合人眼视觉系统特性,能更好地反映图像的主观质量。