CBERS-1卫星02星图像数据质量评价

CBERS - 1卫星 0 1星发射升空投入运行以来 ,已在中巴两国国民经济建设众多领域中发挥出重要作用。 2 0 0 3年 10月 2 1日成功发射的CBERS - 1卫星 0 2星旨在接替已超期服役两年的 0 1星。文章对比分析了由中国资源卫星应用中心提供的CBERS - 1卫星 0 1星与 0 2星的CCD图像数据 ,并从图像工程角度进行定量评价。研究结果表明 ,0 2星在图像质量方面比 0 1星有较大提高 。

CBERS-1卫星超期图像数据质量评价研究

通过分析研究中国资源卫星应用中心提供的CCD早期和超期图像数据,本文结合各研究应用单位提出的数据评价方法[2][4],从图像信息工程的角度,提出了一系列可以较好表征图像数据质量的评价参数。分析给出了这些参数在图像理解上的含义,然后将研究成果应用于中巴图像数据评价,得出超期图像质量虽有一定程度的下降,但它包含信息依然丰富,性价比和可用性仍然维持在较高水平的结论。

基于局部结构张量的无参考型图像质量评价方法

该文提出一种基于局部结构张量奇异值分解的无参考型图像质量评价方法,由于图像局部结构张量能反映图像几何结构,因此利用张量特征值之间的关系来度量图像噪声与模糊水平,将两个度量结合得到图像质量的综合评价。通过分析仿真图像和实际图像的质量评价结果,该方法能同时度量因噪声和模糊造成失真后的图像质量。与图像质量评价数据库的主观评价结果比较表明,该文方法与主观评价结果相关性强,能很好地反映图像质量的视觉感知效果,并且易于实现。

一种基于高阶统计量的图像质量客观评价方法

提出一种新的图像质量的客观评价方法 .该方法用平均高阶细节累积量作为衡量图像质量的指标 ,无需原始图像作参考 ,特别适合于多媒体图像通信及无法得到原始图像的场合对图像质量进行评价 ,且很容易去除高斯噪声对图像质量评价的影响 .仿真实验结果表明 ,该方法所得结果大多数情况下与峰值对数信噪比指标相符合 ,并且在峰值对数信噪比不能很好地反映图像质量的情况下 ,该方法所用的指标也能比较准确地反映图像的质量 。

基于非局部结构张量的SSIM图像质量评价方法

针对基于局部运算的图像质量评价方法的局限性,提出一种基于非局部结构张量的SSIM图像质量评价方法。图像在各像素点的非局部结构张量的主特征值大小很好地反映了该像素点的结构强度信息,特别是纹理结构等细节信息;主特征向量的方向反映了该像素点的结构方向信息。利用退化图像和参考图像的非局部结构张量的主特征值相似度刻画结构强度相似度,利用主特征向量夹角的余弦刻画结构方向相似度。数值实验结果显示,利用该方法对TID2008数据库中的图像进行评价的平均运算时间为778.43 s,且评价结果与主观评价接近。

基于图像质量评价量的信息隐藏盲检测

为了实现数字图像中盲隐藏信息检测,通过提取对隐藏信息较敏感的图像质量评价量(IQMs)作为图像的特征向量捕获原始图像和隐藏图像之间的统计差异,选择基于径向基核函数的支撑向量机(SVM)作为原始图像和隐藏图像之间的分类器,对图像中隐藏信息的盲检测进行了研究．实验结果表明,该方法能有效地实现信息隐藏的盲检测分析．

用图像质量评价量实现的真实图像和计算机生成图像的鉴别方法

真实图像和计算机生成图像的鉴别是数字图像盲取证中的一个重要问题。提出了一种真实图像和计算机生成图像的鉴别方法。借用模式识别中的二分类概念,采用图像质量评价量来建立模型,以捕获真实图像和计算机生成图像的统计差异,选用支持向量机作为分类器进行训练和测试。实验结果表明,该方法计算方便、实用性强、可靠性高。

基于质量评价量和方差分析的图像篡改检测

针对数字图像篡改问题,提出一种利用方差分析选择图像质量参数以实现篡改图像盲检测的方法。使用4种噪声模拟数字图像篡改方式,通过方差分析选出对篡改较为敏感的图像质量评价参数,结合图像小波高阶特征函数统计矩,建立篡改检测算法的特征模型,利用LibSVM对其进行训练和分类。仿真结果显示,该方法相比同类方法平均检测率提高了1.3%~15%。

基于局部结构张量的SSIM图像质量评价

针对结构相似度(SSIM)评价模糊图像存在的局限性,提出一种基于局部结构张量的结构相似性图像质量评价方法(ST-SSIM).方法首先利用结构张量提取图像几何结构强度和方向角度信息,然后用局部结构方向相似度比较函数和结构强度相似度比较函数替换SSIM中原有的结构比较函数,最后在图像质量映射图上以参考图像的结构强度函数加权计算得出最终的图像质量评价值.实验结果表明,由于LST-SSIM更加全面考虑到对于人眼感知结构强度和方向的重要性,因此评价结果比SSIM更加符合人眼视觉感知特性.

一种基于主成分分析的图像信息隐藏质量评价方法

评价信息隐藏方法的隐藏质量是信息隐藏研究的一个重要部分。针对传统的主客观评价方法存在的缺点和不足,提出了一种图像信息隐藏质量的评价方法。选取对图像信息隐藏比较敏感的10个图像质量评价量(IQMs),作为评价信息隐藏质量的特征量。利用主成分分析法对各特征量进行分析,排除各特征量之间的线性相关性,选择主成分量实现了对几种图像信息隐藏方法的综合评价。该方法灵活、高效,评价结果符合人眼视觉特性,是比较实用的图像信息隐藏质量评价方法。

基于信息代理的印刷图像质量客观评价

图像是具有重要作用的载体，但他们的成功使用取决于一个合适的质量水平。不存在关于图像质量的全面一致的协议。根据Janssen（1999）的图像质量的定义是“达到何种程度上的符合强加给它的要求”。为了定义图像质量，首先，我们必须回答以下问题：什么是图像？图像是做什么用的？针对这些使用目的对图像有什么要求？在不同的媒体中，图像有不同的用途；在不同用途中，对图像的要求也是不同的。通过寻找图像“足够好”的质量水平和开发自动图像质量评价的工具可以提高图像在不同媒体中的成功利用。在这项研究中，测量集中在印刷杂志图像。

基于稀疏表示与能量分解的无参考图像质量评价

针对基于稀疏表示的图像质量评价算法特征信息挖掘不充分、忽略稀疏特性等问题进行了研究,提出了一种基于稀疏表示与能量分解的无参考图像质量评价方法。首先利用L1范数作为稀疏惩罚项学习稀疏编码字典,并计算待评价图像的稀疏表示系数;然后对稀疏系数矩阵进行奇异值分解,并重建若干个等能量的子矩阵;最后联合max-pooling和L1范数描述稀疏系数矩阵及其子矩阵特征,L1范数刻画了稀疏性,子矩阵丰富了特征信息。实验结果表明,该算法能在无参考的情况下更好地评价图像质量,主客观分值一致性好,且时间复杂度较低,具有较好的应用价值。

多核学习纹理特征的无参考图像质量评价

由于多种失真类型灰度-共生矩阵特征的不规则性,单核方法无法取得理想结果,从而提出了一种基于多核学习,针对多种失真类型的无参考图像质量评价方法。首先对灰度图像进行相位一致和结构张量变换,得到相位一致图和结构张量图,然后分别对它们提取灰度-梯度共生矩阵二次统计特征,最后将提取的特征输入到高效的分层多核学习机进行训练学习,预测得到图像的质量评分。多图像库多次随机实验结果表明,新方法结果与主观评价值有较好的一致性,并具有较好的推广性。

基于NSCT变换和图像质量评价的拼接图像检测

基于NSCT的多分辨率、局域化、各向异性、平移不变性等特性,文章提出一种新的拼接图像检测方法,利用NSCT和图像质量评价提取出多维图像矩特征以捕获原始图像与伪造图像间的差异,最后利用SVM分类器对图像库进行训练和测试,得到了较好的试验结果。与同类方法相比文中运用了较少的特征向量维数达到了拼接检测目的。

基于山区GF-1号遥感影像融合及质量评价

针对山地地形高差较大,地形复杂且存在较多阴影现象的特点,选取国产GF-1号卫星数据,选取南昌城区西部某山区作为实验研究区域,采用HSV变换、CN变换、Gram-Schmidt融合、PC Spectral锐化、最近邻域扩散锐化等五种融合方法来对山地地区遥感图像进行融合实验,并结合定性与定量指标对融合结果进行质量评价,以期优选出适合山地的GF-1号卫星数据图像融合处理方法,为基于山地国产高分数据的融合应用提供一定的参考价值。实验结果表明:Gram-Schmidt融合和最近邻域扩散锐化融合方法的融合效果表现最佳。

基于黎曼度量结构相似度的图像质量评价方法

图像最主要的是其结构特性,人类的视觉系统是从图像结构上获得图像信息,为了更好的对图像的质量进行评价,本文在SSM模型的基础上提出一种基于黎曼度量的结构相似度评价,把图像置于黎曼流形中进行讨论.实验结果表明本文提出的方法比SSM模型更有区分度,更符合人类视觉系统的特性.

图像质量参数分析及其在图像拼接检测中的应用

分析了常用的图像质量参数,采用方差分析对图像质量参数在拼接图像盲检测中的应用进行筛选。通过提取对拼接图像较为敏感的图像质量评价量再融合基于隐马尔科夫模型的特征向量来建立模型,以捕获原始图像和拼接图像之间的统计差异,选用支持向量机作为分类器进行训练和测试,对拼接图像的盲检测进行了研究。实验结果表明,该方法精确度高、应用面广,在图像拼接检测中有着广阔的前景。

基于三维结构张量的图像模糊度评价方法

根据图像二维结构张量的特性和清晰图像及其模糊副本之间存在较大差异的特点,构造单幅图像的三维结构张量,其特征值大小反映了图像的局部几何结构信息,并与图像的清晰度有关,据此提出基于三维结构张量的图像模糊度评价方法。对输入图像进行不同尺度的低通滤波,得到输入图像的2个副本,并将其分成互不重叠的块。通过计算各块的三维结构张量得到模糊度参数,将各块的模糊度参数和关注度系数加权得到整幅图像的模糊度参数,以模糊度参数的指数函数形式计算图像的模糊度。实验结果表明,该方法计算出的模糊度相对于图像的模糊程度是单调的,具有良好的抗噪性,并且符合人眼视觉系统特性。

用统计特征量实现的图像拼接盲检测

图像拼接是一种常见的图像篡改手段。为了对拼接的数字图像实施盲检测,提出一种新的拼接图像的检测方法。借用二分类的模式识别概念,使用图像质量评价量和矩特征量来建立模型,以捕获原始图像和拼接图像之间的统计差异,选用支持向量机作为分类器进行训练和测试,对拼接图像的盲检测进行了研究。实验结果表明,该方法具有精确度高、应用面广的优点。

基于第二代Curvelet变换和特征量积的图像融合

文中提出了一种基于二代Curvelet和特征量积的图像融合算法.首先对融合图像进行快速离散Curvelet变换,在相应的尺度上由融合规则将Curvelet系数融合.采用平均策略融合低频系数;对于高频分量采用了小波的局部能量、局部梯度、局部的标准偏差组成的特征量积自适应地融合高频系数.最后利用Curvelet重构得到融合图像.对多聚焦图像和多光谱图像进行了实验.采用了标准差、平均梯度、信息熵作为评价标准,并与小波的融合结果做了比较..实验证明二代Curvelet所获得的融合结果更佳清晰、效果更佳且应用广泛.