基於結構模型及統計模型的圖像質量評價算法的研究

《基於結構模型及統計模型的圖像質量評價算法的研究》是依託上海交通大學，由翟廣濤擔任項目負責人的面上項目。

基本介紹

• 中文名：基於結構模型及統計模型的圖像質量評價算法的研究
• 項目類別：面上項目
• 項目負責人：翟廣濤
• 依託單位：上海交通大學

項目摘要

科技的飛躍為圖像信息的採集和重現帶來了極大的便利，圖像內容深刻地影響著人類的生活方式。由於圖像和視頻在採集、壓縮、傳輸和顯示等過程中不可避免地引入失真，導致圖像質量的下降。通過對視覺信號主觀質量的測量，我們才能夠判斷視覺通信系統性能的優劣，進而進行有針對性的改進和最佳化。本項目擬在申請人所獲得全國百篇優秀博士論文的前期工作基礎上，以圖像結構模型及統計模型為新的起點和切入點,研究無參考條件下兩路或多路失真圖像質量的比較評價問題，為實際視頻通信系統的性能評判提供理論支撐;研究基於圖像統計模型的視覺注意力-圖像質量一體化估計問題，突破目前視覺注意力及圖像質量獨立計算對算法性能的限制；研究面向算法最佳化的圖像質量評價算法的設計問題，為以提升視覺質量為目的的圖像處理算法提供有效可行的最佳化目標。本項目的成果有望為測量及提升新一代視覺通信系統的服務及感知質量提供重要基礎理論依據與技術支撐。

結題摘要

項目以多媒體信號的感知質量評價及最佳化為核心，在7個相關領域開展了較為深入和系統的研究。在多媒體感知質量評價領域，建立了基於自由能模型的感知質量評價體系，研究了壓縮圖像質量評價，研究了觀看環境對感知質量的定量影響，研究了針對多種顯示設備和模式的感知質量分析，研究了面向圖像採集設備的質量評價，研究了通用圖像質量評價方法，建立了大規模主觀質量評價資料庫。項目在視覺顯著性建模領域，研究了通用顯著性計算方法，研究了各種視覺失真對顯著性的影響，研究了人臉圖像的顯著性分析。項目在心理視覺調製顯示領域，研究了視覺信號分解算法，研究了心理視覺調製顯示技術在醫學影像顯示、影院防偷拍、保密照明、螢幕內容隱藏、新型投影等領域的套用。項目在計算視覺輔助領域，研究了面向視覺障礙人群的視覺增強技術。在機器視覺領域，研究了基於快速特徵檢測的圖像匹配技術，研究了基於深度學習的影像組學用於腦膠質瘤生存期預測，研究了多模態呼吸監控技術，研究了非接觸式高光譜食品特性檢測，研究了監控影像數據的測試平台。在圖像復原與增強領域，研究了基於自適應分段自回歸模型的圖像復原算法，研究了基於多項線性自回歸模型的誤碼掩蓋算法，研究了基於疊代最小二乘法的噪聲估計模型，研究了圖像廣義均衡模型。在圖像視頻編碼領域，研究了基於圖像自適應下採樣的視頻編碼方案，研究了標準格式兼容的流密碼加密圖像的編解碼方案。 項目共發表論文82篇，其中SCI期刊論文30篇，IEEE會刊論文16篇，ESI高被引論文兩篇。獲得專利授權7項。部分研究成果獲得轉化及產業套用。項目研究成果獲得國際會議最佳論文/競賽獎3項，項目組成員因視覺質量評價方面的工作獲得2016年度中國電子學會優秀博士學位論文獎。項目負責人獲得自然科學基金優秀青年科學基金，入選國家萬人計畫青年拔尖人才。項目負責人作為第一完成人獲得2017年度中國電子學會自然科學一等獎。項目負責人指導學生獲得2017年挑戰杯特等獎。