基于CSF和梯度相似度的红外图像质量评价

针对传统的峰值信噪比及常用的结构相似度等图像质量评价方法对人视觉特点考虑的不足,提出了一种基于CSF(对比敏感度函数)和梯度相似度的红外图像质量评价方法。该方法在结构相似度方法的基础上,采用Sobel掩模算子计算图像的梯度幅值对其改进,利用对比度敏感函数赋予图像块以相应权值,最后加权得到整幅图像的评价值。从实验结果可看出,所提方法与传统方法相比与主观评价的一致性更高。

软件相似度在成本估算中的应用

准确的成本估算是项目管理的重要内容之一,基于类比的估算是项目成本估算的一种重要方法,估算的准确性与相似项目的选择有着直接的关系。鉴于此,对软件项目的相似度进行研究。将语句相似度的思想用于软件相似度的计算,首先对数据集中的缺失值进行处理,然后计算项目各属性之间的相似度,针对不同的属性取值类型采用不同的方法进行计算,最后将各属性间的相似度进行加权平均得出项目间的相似度。将该方法应用于USP05-FT项目集进行成本的估算。实验结果表明:通过选择合适的相似度进行近邻的选择,评估的平均准确性可以达到85%以上。

一种VVC帧内编码单元快速划分算法

为了降低下一代通用视频编码(VVC)帧内预测编码单元(CU)划分的计算复杂度,提出一种基于梯度幅值相似度的CU快速划分方法.首先,计算当前编码单元下层的四个子编码单元的平均梯度幅值相似度偏差(M GM SD),根据该信息来确定当前编码单元是否进行四叉树划分或不划分.其次,当不满足四叉树划分和不划分的条件时,通过遍历得到三叉树划分和二叉树划分的子块像素方差的方差,根据该信息来选择二叉树和三叉树中最佳的划分方式.在全I帧条件下,本文方法与VTM7.0(VVC Test Model 7.0)标准模型相比,编码时长平均降低了50.69%,在大幅降低编码复杂度的同时码率仅增加1.36%.

基于对偶树复小波变换的模糊图像质量评价

小波域和结构相似度SSIM的质量评价方法已经成为图像处理领域的研究热点,然而都存在一定的缺陷:传统的离散小波变换缺乏平移不变性,其方向选择性也十分有限;对于严重模糊的图像,SSIM评价结果并不十分准确。基于此,提出了一种适应于模糊图像质量评价的新算法。该算法用对偶树复小波变换DTCWT将图像进行分解来获取复小波系数,然后对所得到的六个方向的高频子带系数分别进行平均梯度幅度值的结构相似度MGSIM测量,最后将所得到的全部MGSIM的均值作为最终的原始模糊图像的模糊值。仿真实验验证了本方法比结构相似度更吻合人眼的视觉效果,与主观评价方法具有很好的一致性,并且在各方面的性能都优于目前有关文献的方法。

基于FSIM的彩色图像检索

为了得到一种简单而有效的图像特征,提出了一种频域结构相似度的图像检索方法.该方法利用彩色图像的高斯变换下相位不变、梯度的结构特征和局部二值模式描述图像特征,既弥补了相位不变性对图像对比度不变的影响,又能充分利用LBP纹理特征的旋转不变性,对彩色图像有很好的检索效果.为了验证该算法的效率,在3个彩色图像库中进行了对比实验.结果表明:该方法明显优于其他算法,比GCD_HSV,HSV,LBP算法的平均检索率分别提高了27.24%,29.86%,33.48%.

一种基于视觉特性加权的图像质量评价方法

图像质量评价在视频图像的各种应用中起着重要的作用。由于结构相似度图像质量评价方法在利用视觉特性方面的不足,因此文中在结构相似度图像质量评价方法的基础上,引入包含重要视觉信息的梯度幅值和对不同频率感知差异的对比敏感度特性对其进行改进,提出了一种基于视觉特性加权的图像质量评价方法。首先采用Sobel算子计算图像的梯度幅值,对结构相似度评价方法进行改进;再利用对比敏感度函数计算图像块的感知因子,给图像块赋予相应的权值;最后通过图像块评价值的加权得到整体评价值。实验结果表明,该算法优于结构相似度和峰值信噪比图像质量评价方法,更好地反映了人眼的主观感受。

视觉显著性驱动的全景渲染图非局部降噪

目的传统降噪方法通常忽视人眼感知因素,对不同区域的图像块都进行同等处理。当使用传统降噪算法对全景画面滤波处理时,全景画面两极区域容易产生模糊问题,尤其是通过视口观察时,该问题更加明显。针对此问题,提出一种视觉显著性驱动的蒙特卡洛渲染生成全景图非局部均值(visual saliency driven non-local means,VSD-NLM)滤波降噪算法。方法在VSD-NLM算法中首先使用全景图显著区域检测算法获取全景画面的显著区域;然后使用梯度幅值相似性偏差辅助的非局部均值(gradient magnitude similarity deviation assisted non-local means,GMSDA-NLM)滤波算法,降低显著区域的噪声;同时设计并行非局部均值(parallel non-local means,P-NLM)滤波算法,加快降噪处理速度,降低非显著区域噪声;最后利用改进的Canny算法提取梯度特征,同时结合各向异性扩散引导滤波来优化降噪结果。结果采用结构相似度(structural similarity,SSIM)和FLIP作为评价指标,来对比VSDNLM算法与非局部均值滤波算法、多特征非局部均值滤波算法以及渐进式去噪算法等其他算法的性能。实验结果表明,VSD-NLM算法的降噪结果在客观评价指标上均优于对比算法,SSIM值比其他算法平均提高14.7%,FLIP值比其他算法平均降低15.2%。在视觉效果方面,VSD-NLM算法能够减轻全景画面模糊,提升视觉感知质量。本文对GMSDA-NLM和P-NLM算法的有效性进行了实验验证,相较于非局部均值滤波算法,GMSDA-NLM算法能够有效去除噪声并保持图像细节的完整性。P-NLM算法在运行速度方面相较对比算法平均提高约6倍,与串行算法生成的图像之间的SSIM值可达到0.996。结论本文算法能够更好地用于全景图降噪,滤波效果更佳,对全景电影制作应用有重要的理论和实际意义。