基于Intel SR300的网页视觉兴趣区域检测

以人眼眼球运动和视线数据为出发点,利用Intel SR300摄像头,采集RGB-D彩色深度图像,研究并提出了一种网页视觉兴趣区域检测的设计思路和实现方法。首先,通过校准程序建立人眼视线和屏幕上像素点的对应关系。其次,结合闭眼检测接口的数据,对SDK输出的眼动数据进行预处理以提高其稳定性和准确性。同时,搭建Web Socket服务器,通过localhost回环接口实现摄像头调用进程和本机前端Chrome浏览器进程间的消息传输。最后,编写浏览器插件,利用热点图对人眼视线数据进行可视化。经实验测试,该系统可以较准确地检测出用户在网页上的视觉兴趣区域。

一种基于视觉感兴趣区域的彩色图像增强方法

目的把视觉感兴趣区域概念引入直方图的建造中,提出了一种新的基于视觉感兴趣区域的图像增强方法,使增强效果更符合人眼视觉感知。方法首先在标准观测环境下利用先进的眼动仪设备获得人眼感兴趣区域,然后计算各子区域的平均显著值,以确定各个子区域的权重系数,最后采取类似直方图均衡化的思想,优化配比灰度级的动态范围。结果通过主客观实验结果表明,增强后的图像更符合人眼视觉感知。结论结合了视觉感知特性的直方图增强方法,弥补了传统直方图与人眼视觉感知不一致的弊端,其增强效果更佳。

一种基于视觉底层特征的图像质量评价方法

把视觉底层特征概念引入到客观图像质量评价中,提出了一种基于不同图像视觉底层特征的质量评价方法。在基于Itti计算模型和视觉底层特征最佳权重的基础上,对4种类型图像提取底层视觉特征显著图,利用特征最佳权重值,组合归一化形成视觉计算显著图,通过直方图相似度计算分析各显著图。实验结果与主观评价结果具有较好的一致性,且优于基于传统Itti模型和SSIM模型的图像质量评价方法。不同类型的图像需要充分考虑各特征的权重大小,使其能真实反映视觉感兴趣区域的特征属性,更好地评价失真图像的质量。

基于视觉显著图的数字水印算法

为了更加有效地解决数字水印不可见性的问题,提出了一种基于视觉显著图的水印方法。对Itti视觉计算注意模进行改进,提取图像视觉显著图;利用二级哈尔小波变换方法,根据图像视觉显著图,将水印信息嵌入到图像的低频域内;采用多组SIFT特征点匹配进行精确几何校正处理,提取水印信息。实验结果表明,含水印图像的PSNR达到80dB以上,提取水印NC值都在0.8以上。因此,数字水印方法具有极好的不可感知性,可以有效抵抗噪声、滤波和JPEG压缩等常规图像处理攻击,尤其是对任意角度的旋转攻击、缩放、平移等几何攻击具有极强的鲁棒性。