基于局部亮度直方图的自适应视频帧类型决策算法

视频帧类型决策是影响视频编码效率的关键因素之一。为提升x265视频编码器的编码性能,该文提出基于局部亮度直方图的自适应视频帧类型决策算法。首先,在64×64大小的编码树单元(CTU)级别上统计各帧局部亮度直方图,用帧间局部亮度直方图差异表征帧间场景变换程度;其次,引入帧内编码帧(I帧)检测窗,在检测窗内通过比较帧间场景变换程度自适应确定I帧;最后,根据帧间场景变换程度与迷你图像组(MiniGOP)大小之间的相关性确定MiniGOP大小,从而自适应确定普通P和B帧(GPB帧)及双向预测编码帧(B帧)。实验结果表明,与x265标准中的相关算法相比,所提算法能够有效降低x265的编码复杂度,可在减少近5%编码时间的前提下,实现视频I帧、GPB帧和B帧的高效自适应决策。

基于图像局部亮度的液晶显示器动态调光算法

为了合理降低液晶显示器的背光功耗,抑制像素补偿导致的截断噪声,减少显示图像的颜色和亮度失真,对基于图像特征的液晶显示器动态调光算法进行研究。首先,根据液晶显示器特性介绍了区域调光算法处理过程,分析了截断噪声产生的原因。提出了基于图像局部亮度的液晶显示器动态调光算法,即基于最大值法得到初始背光值,根据图像局部区域亮度与初始背光分布图对应区域亮度的相似程度修正初始背光值,通过模糊-掩模方法模拟背光的混光扩散过程,结合像素补偿得到调光图像。实验结果表明,使用基于图像局部亮度的液晶显示器动态调光算法处理后,背光功耗平均降低约31.54%;截断噪声平均低至像素总和的1.17%;L*a*b颜色空间峰值信噪比(LabPSNR)平均达到37.11dB。应用该算法能够合理降低显示器的背光功耗,使图像的截断噪声得到显著抑制,颜色和亮度失真明显改善,对于各类图像都具有良好的适用性。

局部亮度与语义关系对真实情景识别的影响

以真实情景图片为材料,探讨局部亮度与语义关系对情景识别的影响,以及情景背景线索和语义关系的获得。实验一结果显示,被试对有无语义关系情景图片的识别反应时存在显著差异,且对拼接图片的识别正确率更高,反应时更短。实验二探讨了局部亮度与呈现时间变化条件下情景背景线索和语义关系的获得。结果发现,情景语义关系和背景信息的获得受到局部亮度变化和呈现时间的影响。这表明,语义关系和呈现时间对情景识别存在显著影响,而且这种影响与情景背景线索和语义关系的获得有关。呈现时间越长,越易获得情景语义关系。局部亮度变化越小,背景线索越易获得,呈现时间的影响越小。

基于多支持区域局部亮度序的图像伪造检测

图像伪造检测是目前数字图像处理领域中的一个研究热点,其中复制粘贴是最常用的伪造手段。由于伪造区域在粘贴前会被进行一定的尺度、旋转、JPEG压缩、添加噪声等操作,这使得检测伪造区域具有一定的挑战性。针对图像复制粘贴伪造技术,提出一种基于多支持区域局部亮度序模式(LIOP)的图像伪造检测算法。首先,利用最大稳定极值区域(MSER)算法提取具有仿射不变性的区域作为支持区域;其次,利用非抽样Contourlet变换得到不同尺度、不同分辨率和不同方向的多个支持区域;然后,在每个支持区域上提取同时具有旋转不变性和单调亮度不变性的LIOP描述子,并利用双向距离比值法实现特征初匹配;接着,采用空间聚类将匹配的特征进行归类,进而用随机抽样一致性(RANSAC)算法对每个归类进行几何变换参数估计;最后,使用必要的后处理等操作来检测出伪造区域。实验表明,提出的算法具有较高的伪造检测精度与可信度。

一种自适应局部亮度补偿多视点视频编码方法

针对多视点视频中存在亮度变化降低编码效率的问题,提出了一种基于亮度变化空间相关性的自适应局部亮度补偿方法。通过改进的宏块匹配准则,并利用当前宏块已知相邻重建区域和匹配块相邻区域之间的亮度变化值进行自适应亮度补偿,从而提高了运动估计和视差估计的预测精度。通过对6组不同特性的视频序列进行测试,仿真测试结果表明,对于存在亮度变化的多视点视频,该方法既能降低编码输出比特率,又能提高峰值信噪比。

基于局部环境亮度因子的HDR图像阶调压缩研究

由于处理位数的限制,导致在常规设备上显示HDR图像必须对其进行阶调压缩。将图像局部环境亮度因子应用到了HDR图像阶调压缩中,提出了基于局部环境亮度因子的HDR图像阶调压缩的具体算法流程,并采用动态范围独立的图像评价模型,对新算法性能进行了视觉定量评价。评价结果证明,新算法的压缩效果较为明显,也有效地降低了算法的复杂性。

地形云微物理参数观测的数字全息方法研究

提出了一种基于数字全息理论结合主动风向随动和复杂可编程逻辑器件驱动的纳秒尺度脉宽的脉冲激光调制技术,利用全域数字图像融合和局部亮度梯度方差算法的地形云观测方法。在六盘山地形云野外科学试验基地开展了长期的连续观测以获得地形云微物理参数。与该基地内基于光散射原理的测量仪器及前向散射能见度仪的观测数据进行比对,发现虽然两者长时间观测结果的变化趋势具有良好的相关性,但在2~4μm和7~50μm的云滴粒子区间,数字全息测量方法具有更强的观测能力。本文方法可为提高对云降水物理过程的理论认识和参数化方案的开发奠定数据支持,也可为天气、气候、人工影响天气和大气化学等领域研究提供重要的技术支撑。

一种改进的Criminisi眼底图像修复算法

为了抑制眼底图像中的光斑干扰,改善其图像质量,在Criminisi算法的基础上,通过优化亮度局部方差、引入亮度局部绝对值以及梯度相似度与亮度相似度,提出了一种新的眼底图像修复算法。为了增强算法鲁棒性,将经典Criminisi算法中的优先权公式由相乘改为相加;将亮度局部绝对差引入优先权计算公式中,提高优先权的合理性,利用亮度局部绝对值自适应地选择样本块的大小;引入梯度相似度与亮度相似度,修改了算法中图像块的匹配算法。通过与经典Criminisi算法以及其他同类改进算法对比,本文所提算法修复效果在修复区域与完好区域之间的过渡更加自然,修复痕迹更少,且更符合人眼的直观视觉感受与图像的构图特征;同时,峰值信噪比相比传统的Criminisi算法平均提高了2.0 dB,结构相似性与其他算法相比也均有所提升。

NSST框架下结合局部自适应亮度与DCAPCNN的双波段图像融合

针对现有红外与可见光图像融合后,易出现边缘平滑严重、纹理细节恢复不足、对比度低、显著目标不突出、部分信息缺失等问题,提出一种基于非下采样剪切波变换(non-subsampled shearlet transform,NSST)的红外与可见光双波段图像融合算法。首先,采用基于自适应引导滤波(adaptive guided filter,AGF)的方法对源红外、可见光图像增强。其次,利用NSST正变换分别对源红外与可见光图像分解,得到红外、可见光图像的低、高频子带分量。然后,分别通过基于局部自适应亮度(local adaptive intensity,LAI)与双通道自适应脉冲耦合神经网络(dual channel adaptive pulse coupled neural network,DCAPCNN)规则融合低、高频子带分量。最后,通过NSST逆变换得到最终融合图像。实验结果表明,本文算法整体对比度更适宜,对红外热目标及可见光背景的边缘与纹理的细节恢复性更好,融合图像信噪比高,有效结合了红外及可见光图像的各自优势,与现有传统图像融合与深度学习融合算法相比,本文算法达到了更好的实验效果,在主观视觉感知和客观指标评价中均具有更好的融合性能。

一种应用于光照变化场景的视频编码方法

为提高存在光照变化场景的视频的编码效率,提出一种基于局部亮度补偿的视频编码方法.该方法先计算当前块和匹配块的空间邻近Γ型区域的平均亮度差异,然后用该亮度差异对匹配块进行亮度补偿,进而提高预测精度,最后计算差值信号并对差值信号进行编码.此外,为消除局部亮度变化对运动估计的影响,采用纹理匹配准则进行运动估计,提高运动估计所得的匹配块与当前块的纹理相似度.与H.264标准采用的加权预测方法相比,该方法可以对图像中不同的区域采用不同的参数进行亮度补偿,因此可以进一步提高编码效率.实验结果表明,在恢复视频质量相同的条件下,该方法的编码比特率较H.264标准采用的加权预测方法的编码比特率平均下降了2.34%.

基于人眼视觉的电润湿电子纸图像分层映射技术研究

针对电润湿显示器显示图像对比度不高、视觉信息损失等问题,提出一种基于人眼视觉的图像分层映射技术。首先,将图像分为基本层和细节层,对基本层进行亮度增强;对增强后图像利用韦伯-费希纳定律分区,实现分区对数映射,并与细节层加权融合为输出图像;同时为实现电润湿显示器的精准调制,进行亮度局部线性拉伸。实验结果表明,相较于传统映射方法 ,该算法的熵值更接近原图,图像评价指标PSNR值、SSIM值、UIQI值分别提高了0. 2~0.6, 0.07~0.4, 0.1~0.6。所提方法使得校正后电压与亮度的关系更接近线性,在电润湿显示器上的图像细节更清晰,对比度得到提高,整体视觉效果较好。

引入控制函数的非线性扩散图像去噪

关于图像获取过程中的优化问题,为了克服传统非线性扩散图像去噪模型的不足,有效去除图像噪声,提出了引入两项构造的控制函数。利用局部背景方差信息构造ε方向扩散控制函数以更好区分边缘和噪声,并对边缘区域内,边缘区域间及不同背景下的噪声采取各自适合的扩散策略;采用局部背景亮度信息构造η方向扩散控制函数以加速区域内平滑,消除"块效应",约束去噪图像更逼近原图。理论分析和实验结果均表明,算法模型既能较好保持图像的边缘结构,又能充分抑制噪声,并对视觉效果和峰值信噪比值上都具有明显优势。