《基於壓縮感知和視覺感知的圖像質量評價方法研究》是依託西安電子科技大學，由路文擔任項目負責人的青年科學基金項目。
基本介紹
- 中文名：基於壓縮感知和視覺感知的圖像質量評價方法研究
- 項目類別：青年科學基金項目
- 項目負責人：路文
- 依託單位：西安電子科技大學
中文摘要,結題摘要,
中文摘要
圖像質量客觀評價旨在尋找能自動和精確感知圖像質量的計算模型，可廣泛套用於多媒體技術、網路傳輸和模式識別等領域。本課題針對圖像質量評價問題，通過壓縮感知建模和視覺特性模擬構建最優的圖像質量計算模型，實現圖像質量的客觀度量。主要研究內容有:（1）圖像稀疏表示，包括多尺度幾何分析特徵提取和最優稀疏表示；（2）基於壓縮感知的特徵差異性度量，針對原始圖像和失真圖像，包括基於合理觀測矩陣獲得的稀疏觀測向量之間的差異性度量；基於最優重構算法獲得的精確重構特徵之間的差異性度量；（3）感知濾波和測度，包括基於特徵的視覺感知濾波和基於特徵差異性的視覺感知測度。本項目從實際套用中抽象出科學問題，涉及到壓縮感知和人類視覺系統的基礎理論，需要從新的角度、基於新的條件和套用進行研究。富有前瞻性和挑戰性，具有極其重要的理論意義和套用價值。本課題預期在理論上有所突破，技術上有所創新，為圖像質量評價的發展開闢新的空間。
結題摘要
圖像質量客觀評價可以用來動態地監測圖像質量的變化和實時地調整圖像的質量，被廣泛套用於個人消費電子、商用視頻監控和軍用衛星遙感等領域。本課題旨在為圖像處理和具體套用中由不確定因素造成的各種失真構建自動和準確的客觀質量評價模型，以度量失真圖像的視覺質量和提供信息的能力。在國家自然科學基金青年基金項目(No.61001203)的資助下，課題組利用特徵表示理論和特徵映射方法尋找合理的圖像質量失真變化規律，進而設計與人類主觀感受相一致的圖像質量客觀評價方法。主要取得如下研究成果。 1.在特徵表示方面。研究壓縮圖像失真程度建模，從壓縮圖像的失真根源出發，利用DDCT去捕捉圖像細節信息的丟失和方向信息的改變，並結合人眼的光亮適應性與圖像失真的關係，提出了一種無參考型壓縮圖像質量評價測度。研究了人類視覺系統對不同的形態學成份具有不同的敏感性，通過分析形態學成份與失真的關係，結合恰可察覺差異模型計算不同形態學成份的視覺感知特徵，利用原始圖像和失真圖像的感知特性的差異獲得失真圖像的質量值。研究了S-CIELAB顏色模型和人眼色彩感知特性之間的關係，計算失真圖像與原始圖像在S-CIELAB空間的結構相似性，提出了與視覺感知相一致的彩色圖像質量評價方法。 2.在特徵映射方面。研究了稀疏表示和失真特徵之間的映射關係。首先利用稀疏表示對自然場景圖像的小波域統計特徵進行編碼，最後通過稀疏編碼係數對平均主觀差異進行加權得到視覺質量分數。研究了模糊數學與人類認知失真模糊性之間關係，通過提取小波域的自然場景統計特徵，進而設計高斯隸屬度函式來模糊化圖像質量以降低圖像描述的粒度，引入半監督局部線性嵌入來學習圖像質量的認知過程，最終得到測試圖像的質量分數。研究了圖像統計特徵和失真變化之間的映射關係，分析了不同類型及不同程度的失真對這些統計特徵的影響。利用多核學習算法分別基於全局框架和兩階段框架構建了兩種通用型無參考質量評價算法。 項目實施過程中，課題組在IEEE Trans等國際期刊和本領域重要國際會議(CVPR)上發表相關學術論文10餘篇。撰寫專著一部。申請國家發明專利7項，6項已獲得授權。培養博士3名，碩士7名。獲省部級科學技術獎一等獎1項、高等學校科學技術獎一等獎1項。參加國內外學術會議2次，國際學術會議分組報告2次，與相關領域專家開展了廣泛深入的學術交流與技術合作。
