基于视觉感知的全参考图像质量评价算法

针对传统图像质量评价算法不能有效反映图像的视觉感知质量,存在主观一致性较差的问题,提出了一种基于视觉感知的全参考图像质量评价算法。利用人眼对于图像边缘极为敏感的视觉系统感知特性,构造区域掩膜按感知重要性对图像进行分割,经方向性对比度敏感函数滤波后加权,构造出一个与人眼主观感受相一致的客观图像质量评价指标。基于CSIQ数据库进行了大量的实验并与其他算法进行比较,实验结果表明,本文算法对于多种类型失真图像的评价结果均具有较高的主观一致性,能准确反映人眼的视觉感知质量,尤其是针对JPEG2000压缩失真,性能大幅优于其他算法。

改进结构相似度的红外两波段图像目标配准

针对红外两波段图像目标配准问题,研究了目标整体结构特征,在高斯尺度空间对结构相似度、多尺度结构相似度和边缘结构相似度进行改进,提出基于改进的多尺度边缘结构相似度算法的红外两波段图像目标配准算法。利用高斯尺度空间中不同尺度的图像及其边缘图像计算多尺度结构相似度,结合了红外图像中保留的目标完整的边缘结构信息,提高了目标配准效果。实验结果表明基于改进的多尺度边缘结构相似度算法的红外两波段图像目标配准算法的目标配准正确率和目标配准精度都优于其他算法,目标相似度值高于0.98。

DSP实现基于改进压缩跟踪算法的目标实时跟踪

为解决目标外形、姿态变化以及被遮挡的难点,对压缩跟踪算法进行改进:以Kalman预测位置为中心,采用由粗到精的搜索策略,快速准确地找到具有最大分类分数的目标位置;根据目标在每一帧最大分类分数的变化规律进行粗判定,再利用目标和模板的相似度进行精判定以判断遮挡的开始;利用Kalman预测器预测目标被遮挡时的位置,利用基于MCD距离的模板匹配检出脱离遮挡后的目标。使用浮点转定点等策略将算法在DSP上优化实现。实验结果表明:跟踪效果稳定,在目标外形、姿态缓慢变化以及被遮挡时能准确地跟踪目标。对640×480像素的视频,跟踪框为64×64像素时,被遮挡目标跟踪速度达到38.5毫秒/帧,满足实时性要求。

Lebesgue外测度可列可加性的充要条件

本文研究了Lebesgue外测度可列可加性的问题,利用外测度距离可加性和可测集隔离的方法,得到了外测度具有可列可加性的一个充要条件.该问题包含了外测度有限可加性和可列无穷多时的情况,是对已有的Lebesgue外测度有限可加性充要条件以及可列可加性充分条件的进一步推广.