基于人眼视觉特征的MPEG码率分配算法

在MPEG－2TM5建议的三步自适应量化策略的基础上，提出一种基于人眼视觉特征的MPEG－2视频编码自适应量化算法（PA算法），使MPEG－2的码率分配能基于人眼的特征，即对不同运动速率的物体人眼的细节分解力各不相同。因此可以为不同运动速率的物体分配不同的量化步长，从而提高静止部分图像的分解力，改善了再现图像的主观质量，使之更符合人眼特征。

一种基于混合变换域的自适应稳健性数字水印算法

为实现水印信息的隐蔽嵌入,同时提高水印的鲁棒性,提出基于根据人眼视觉特征的混合变换域自适应数字水印算法。首先改进了Just noticeable difference在小波域应用模型,自适应计算最佳嵌入强度因子后将水印信息叠加到奇异值矩阵中,实现水印的嵌入。实验证明:在保证水印嵌入量的前提下,PSNR值达到31dB以上,常规攻击时NC值接近1。同时该算法对剪切、压缩等攻击时NC值分别达到了0.9746、0.98878。该算法的透明性和鲁棒性较好,能够达到保护数字产权目的。

色彩复原图像的质量评价方法

针对褪色文物数字化保护中色彩复原图像的质量评价问题,研究客观质量评价方法.结合峰值信噪比(PSNR)的计算优势与人眼视觉特征信息熵的结构特性,提出一种基于视觉特征信息熵的彩色图像质量评价方法.该方法建立带权值的质量评价函数和对应评价算法流程,利用归一化方法确定权值.通过评价算法流程计算复原的彩色图像与参考彩色图像的函数值,比较两者的相似程度.值越小,代表相似度越高,对应的复原彩色图像质量越好,以此客观判断色彩复原方法的优劣.实验通过四种性能差异复原方法的质量评价参数比较,表明评价结果与人眼视觉主观感受相一致,验证了所提方法的有效性.

NSST与引导滤波相结合的多聚焦图像融合算法

为进一步提高融合图像的对比度和清晰度,提出一种非下采样剪切波变换(简称NSST变换)与引导滤波相结合的多聚焦图像融合算法.首先,利用NSST变换对多聚焦源图像进行多尺度、多方向分解;然后针对低频子带系数,通过计算局部区域改进拉普拉斯能量和进行加权映射,构建初始融合权重,利用引导滤波修正初始融合权重,提出一种基于局部区域改进拉普拉斯能量和的引导滤波加权融合规则;针对高频子带系数,结合人眼视觉特性,通过计算显著信息、局部区域平均梯度、边缘信息和局部区域改进拉普拉斯能量和来构建初始融合权重,利用引导滤波修正初始融合权重,提出一种基于人眼视觉特征的引导滤波加权融合规则;最后,进行NSST逆变换,获得融合图像. 4组多聚焦源图像的仿真实验结果表明,无论是从主观评价还是客观评价上,与其余4种融合算法相比,本文算法均较好地保留多聚焦源图像的边缘轮廓、细节和纹理等信息,也无细节信息缺失,提高融合图像的对比度和清晰度.

基于结构信息的图像质量评价模型

针对客观数字图像质量评价方法结构相似度(SSIM)算法对严重失真类型的评价值与主观评价(MOS)值之间存在着明显差异的问题,对几种将SSIM算法与人眼视觉系统(HVS)特性相结合的算法基于图像边缘的ESSIM算法、基于空间域频域敏感的HSSIM算法,以及基于信息内容权值的IWSSIM算法进行了比较。从实验数据可知,ESSIM,HSSIM算法的准确性有不同程度的提高,而IWSSIM模型在比较主客观值相关的单调性方面更为稳定。实验结果为今后结构相似度算法的改进提供了依据,指明研究方向。