基于自然图像统计的无参考图像质量评价

为了解决无参考图像情况下的质量评价问题,基于变换域的自然图像统计模型,提出一种适用于白噪声、高斯模糊、JPEG2000压缩等失真类型的无参考图像质量评价方法.利用自然图像Contourlet变换域子带均值间的线性关系,用失真条件下保持不变的低频子带均值预测未失真的高频子带均值,以高频子带预测均值与实际均值之间的差异计量图像的失真.结合人类视觉系统特性,对不同尺度、不同方向子带及子带内不同区域进行选取与加权,综合得到对失真图像的客观质量评价.实验表明,该质量评价测度与主观质量评价有较好的一致性,且在性能上优于峰值信噪比(PSNR).

景象匹配评估系统中图像特征指标的选择(一)图像统计特征

采用统计试验的方法进行景象匹配算法的性能评估是当前的重要研究课题。通过统计试验建立匹配性能与图像特征指标体系之间的关系是研究的重点 ,因此选择一个合理的图像特征指标体系是很重要的。文中论述了评估系统中图像特征指标体系的选择问题 ,分析和试验指出 ,建立在实时图尺寸上的特征更符合理论分析结果 。

结合自然图像统计和空域变换的无参图像质量评价

为解决数字图像处理中的质量评价问题,从自然图像统计和空域变换角度出发,提出一种无参质量评价方法.首先采用空域变换并结合梯度关系获得图像的统计特性分布;然后采用非对称广义高斯分布进行模拟,在充分考虑非对称因素的情况下求得特征参数,以反映分布特征;最后利用失真图像与原始图像统计分布的差异,将特征参数与参考标准直接进行K-L距计算获得评价值.实验结果证明,文中方法无需参考图像,适用于任意失真类型图像的质量评价,与同类方法相比,评价结果与主观DMOS值更具一致性;同时,该方法计算复杂度较低,对Live库中图像运算耗时少于130 ms,具有广泛的实际应用价值.

EM与PSO算法在图像统计模型拟合中的应用

针对期望最大值算法(EM)对图像统计模型初始值敏感和容易陷入局部极值的弱点,结合粒子群优化算法(PSO)全局寻优的特点,提出一种有效解决此问题的EM-PSO混合算法。该算法将粒子分为最优种群和进化种群,分别用EM算法和PSO算法进行更新。然后选取最优粒子群作为EM算法的初始值。仿真结果表明,用EM-PSO算法拟合图像统计模型比用EM算法拟合图像统计模型更准确。

基于VSM与图像统计的多聚焦图像融合

针对传统的多聚焦图像融合方法存在块状、伪影效应和对比度损失等问题,提出一种视觉显著性映射(VSM)融合规则与图像统计相结合的融合方法。先使用四阶偏微分方程(FPDEs)和交叉双边滤波器(CBF)方法对源图像进行多尺度分解获取近似层和细节层,再对近似层和细节层分别采用基于VSM和图像统计的融合规则进行融合,最后对融合后的近似层和细节层进行线性组合得到融合图像。对比实验结果表明,所提出的算法在平均像素强度、标准差、相关系数等图像质量指标上均有显著的提高。

基于奇异值分解与自然图像统计的无参考图像质量评价方法

针对图像质量评价问题,从自然图像统计与SVD角度出发,提出一种通用无参考图像质量评价方法。方法对待测失真图像进行局部归一化,利用奇异值分解提取图像高频信息,采用非对称广义高斯分布进行模拟高频信息的自然图像统计特征,构建图像质量特征向量;利用支持向量机构建图像质量回归模型,实现图像质量评价。通过在LIVE2图像质量评价数据库的大量实验表明,方法能够有效评价不同失真类型的图像质量;与现有经典的无参考通用图像质量评价方法相比,方法的评价结果与人眼主观评价具有更高的一致性,并具有较低的数据依赖性。

基于图像统计的路面磨损状况感知

路面磨损状态是路面技术状况评定的重要指标之一。在分析图像指标特征和数据分布特征的基础上,以沥青道路路面图像为研究对象,运用三维激光扫描仪采集并计算了路面磨损状态的评价指标MPD,对运用手机拍摄的共488张数据图像进行指标分析,计算了七个常规纹理指标,定义并计算了新的参数——亮暗比,并引入图像构造深度指标。随后,研究了这些纹理指标与路面磨损状态评价指标MPD之间的相关性,基于残差曲线和回归系数表,选定用熵、能量和图像构造深度三个指标构建模型。结果显示,磨损较轻路面回归模型具有很好的相关性,磨损较重路面回归模型的相关性较差,为运用简单图像统计特征分析表示路面磨损状态提供了一定的参考。

基于图像空间结构统计分布的浮选泡沫状态识别

通过泡沫图像统计建模,实现了基于图像空间结构感知的浮选泡沫状态自动识别与客观评价。首先,采用Weibull分布建立了泡沫图像各方向边缘响应结构的统计分布模型,有效获取了泡沫图像空间结构的统计分布细节;然后,通过统计学习获得各典型工况状态下的泡沫图像边缘响应统计分布的混合高斯(MoG)模型;最后,通过简单的贝叶斯推理推断出测试泡沫图像对应的工况状态。结果表明:所提出的方法因有效获取了与浮选生产性能直接相关的泡沫空间结构的统计分布特征,可以实时监视泡沫空间结构的变化情况,泡沫生产状态识别准确率高。

自然图像颜色空间统计规律性研究

自然图像统计模型(NSS)在无参考图像质量评价中得到了广泛应用,但目前绝大部分的图像质量评价方法都是针对灰度图像的,没有有效地利用彩色空间的信息。对RGB、HSV、LAB、YCBCR、YIQ 5种颜色空间的规律性进行分析,对归一化的系数值使用高斯分布、对数正态分布、极值分布和T分布进行拟合,对拟合结果进行分析和比较,从中找出最适合各个色彩空间的模型。然后使用拟合成高斯模型的参数作为特征对LIVE库的失真图像进行分类。实验结果表明,某些色彩分量分类效果要优于灰度空间。

图像统计学习进行昼夜区分的算法

通过对实际路口昼夜路面状况的分析,提出在“视频电子警察系统”中进行昼夜区分以提高车辆检测精度的必要性,分析了常见的昼夜区分方法的优缺点,在此基础上,研究提出一种利用路面灰度特征,对视频图像进行统计学习进行昼夜区分的算法,通过应用大量实测图像数据,得出了相应的统计数据曲线,验证了算法的可靠性、高效性以及通用性.

基于图像统计特性的商标图像检索

提出了单元图像和单元特征的概念 ,并在不同层次上从不同角度对图像进行多重描述 ,根据这些描述用欧氏距离来度量图像间的相似性 .实验结果表明 。

基于统计的图像压缩感知低复杂度还原方法

提出了一种基于图像统计信息的低复杂度高性能压缩感知还原方法.通过分析自然图像在小波表示下能量的分布特点,建立指数衰减模型,并将其作为统计先验应用于还原算法中.还原算法分为列(行)方向还原,行(列)方向还原两步骤进行,同时引入包含图像小波域能量统计先验的权重矩阵,并约束还原结果符合该权重矩阵的能量分步特点.根据实际应用的不同,该方法包含两种不同复杂度的还原策略,分别为一次直接(one-time direct,OTD)还原和两次迭代(two times iterative,TTI)还原.OTD策略在两步骤中均使用相同的权重矩阵,还原速度较快;TTI策略在第2步还原时通过二次迭代修正权重矩阵以获得更精确的还原结果.实验表明:OTD还原速度较传统方法有大幅度提高,同时还原质量也有所提升;TTI在OTD基础上以牺牲一部分还原速度为代价,获得了更好的还原质量,同时还原速度较传统方法亦有提高.

图像统计模型参数估计中的期望最大值算法

期望最大值算法是近年来图像统计模型参数估计技术领域的研究热点之一。在对期望最大值算法分析的基础上,结合其在图像统计模型参数估计中的应用研究,对改变标准期望最大值算法的3种方式进行比较分析。结合图像恢复、分割、目标跟踪以及与其他优化算法的融合应用,从丢失数据集的选取、丢失数据集和不完全数据集统计模型的建立,以及统计模型参数估计3个方面,评述期望最大值算法优缺点。丢失数据的选取和不完全数据的描述形式直接决定期望最大值算法的结构和计算复杂度,以致算法的成败。最后,讨论期望最大值算法目前存在的问题及未来的发展方向,指出其在具有丢失数据统计模型参数估计中广泛应用。

利用图像像素统计特征评价面包纹理结构的研究

应用计算机图像分析技术,在建立客观、定量地描述面包纹理结构的方法方面进行了初步的探讨.实验结果表明,在RGB色彩模式下,面包彩色图像的B值,是对不同纹理结构的面包区分度最大的一个单色值;图像的B值标准偏差与面包的纹理结构感官得分的线性相关系数为0.81.

不同海面情况下的SAR图像统计性质及分析

以2010年的ENVISAT-ASAR波模式数据为基础,利用基于相干斑噪声的K分布乘积模型对SAR波模式数据灰度图像进行处理,获取其对应的图像统计性质包括形状参数α和尺度参数σ。分析不同海浪组分对应的图像统计性质的特征。结果表明,在风浪组分占优的海区,形状参数α和尺度参数σ成正比关系,相关系数为0.81,且形状参数α集中在大于10的范围内。在涌浪组分占优的海区,形状参数α和尺度参数σ相关性低,形状参数α集中在小于5的范围内,尺度参数σ变化范围大,且当尺度参数σ大于0.0002时,海面风速为0m/s。

基于统计处理图像放大方法在人脸识别中应用

图像插值是数字图像处理中最基本、最重要的技术之一。文中设计提出一种新的边缘方向算法得到高分辨率图像的插值,并且把这个放大算法运用在人脸识别中。在很多视频监控中,尤其是当目标人脸离摄像头距离非常远,获得的目标人脸图像通常比较小,以至于难以对目标人脸图像进行正确的识别。文中首先提出了一种基于统计处理图像放大方法,使图像放大后更为清晰和易辨。然后应用主成分分析(PCA)和径向基函数网络(RBF)方法对放大后的人脸图像进行识别。经过多次实验,结果表明该识别方法在低分辨率人脸图像上有较好的识别效果,为人脸的实时识别提供了一种新途径。

肿瘤图像特征统计中多线程技术应用研究

分析了肿瘤图像分析诊断医疗软件中影响速度的瓶颈模块,并应用多线程技术对瓶颈模块进行改造。在单核CPU和多核CPU平台上比较了不同线程数下运行速度、线程效率、统计误差和线程数的关系。最后对上述指标的平衡进行了讨论,在不影响辅助诊断效果的前提下给出适合的多线程改造方案。

基于图像灰度统计曲线的最优位置确定法

针对基于改进SIFT的最优位置确定法存在的实时性差的问题,提出了一种基于图像灰度统计曲线的待检产品图像在标准库中最优位置确定法。该方法采用图像灰度统计的曲线趋势分析法进行图像匹配,对比待检产品与标准库的图像灰度统计曲线趋势,从而确定待检的产品图像在标准库中的最优位置。实验结果表明采用基于图像灰度统计曲线的最优位置确定法比基于改进SIFT的最优位置确定法平均可节省4.38s。

数字档案图像的特点分析

随着档案图像信息系统越来越多地在Internet和Intranet上得到应用,对档案图像的处理变得越来越迫切,因此,分析和总结数字档案图像的特点就变得十分重要。本文以自然图像为对比项,以分析、总结和编程为手段,得到档案图像的固有特点、直方图特点和统计量特点。结果表明,档案图像具有较高的空间分辨率要求和较低的颜色分辨率要求,具有符号级冗余和版面高度结构化等特点;而且档案图像的直方图特点和统计量特点与自然图像存在明显差异。这些特点导致档案图像的增强和压缩应该有别于自然图像。由于图像特点众多,尚需进一步研究。

沙画图像特征的可计算美学分析

沙画是一种风靡全球的新视觉艺术形式,计算机沙画艺术方兴未艾。在可计算美学的研究框架下,引入了色彩模式、主题色、色相环、Benford度量、分形维、全局对比因子、Shannon熵、彩色度、数据场复杂度、Tamura纹理等量化特征维,对沙画艺术的创作风格进行了数值计算和统计,探索了静态沙画图像的可计算美学分析。实验结果表明,计算机辅助的客观美学评价能够一定程度上反映不同沙画作品创作风格上的异同点,基本符合人类主观审美认知,作为构建计算机沙画艺术与沙画表演作品之间的有益桥梁,可为沙画艺术创作风格的主观评价提供客观依据和量化补充,也为计算机沙画艺术自动创作提供参考和借鉴。