在SSIM算法的基础上,结合亮度和对比度掩蔽等视觉感知信息构造视觉感知(visual perception)函数,提出基于视觉感知的梯度结构相似度评价方法VI_GSSIM(visual perception and gradient based SSIM)。该方法通过图像质量与图像内容和失真...在SSIM算法的基础上,结合亮度和对比度掩蔽等视觉感知信息构造视觉感知(visual perception)函数,提出基于视觉感知的梯度结构相似度评价方法VI_GSSIM(visual perception and gradient based SSIM)。该方法通过图像质量与图像内容和失真类型的相关性,结合图像的误差可视性与内容可视性构造视觉感知函数,对HVS底层视觉系统建模;同时利用梯度重新定义结构信息,得到基于视觉感知的梯度结构相似度模型,对图像进行质量评价。实验结果表明,提出的VI_GSSIM算法比SSIM更符合人眼的视觉特性,尤其适合评价降质较严重的图像。展开更多
文摘在SSIM算法的基础上,结合亮度和对比度掩蔽等视觉感知信息构造视觉感知(visual perception)函数,提出基于视觉感知的梯度结构相似度评价方法VI_GSSIM(visual perception and gradient based SSIM)。该方法通过图像质量与图像内容和失真类型的相关性,结合图像的误差可视性与内容可视性构造视觉感知函数,对HVS底层视觉系统建模;同时利用梯度重新定义结构信息,得到基于视觉感知的梯度结构相似度模型,对图像进行质量评价。实验结果表明,提出的VI_GSSIM算法比SSIM更符合人眼的视觉特性,尤其适合评价降质较严重的图像。
文摘运动目标传统检测方法只考虑图像的亮度或纹理等某一种特性,受特异值影响较大,对噪声比较敏感,鲁棒性也不够好,而且背景恢复精度不高。针对以上局限性,提出一种融合结构相似度(structural similarity,SSIM)全参考模型和鲁棒主成分分析(robust principal component analysis,RPCA)的运动目标检测方法。此方法综合考虑图像的亮度、对比度和结构三种特性,不采用传统的背景减除法,而是把图像像素点的结构相似度作为度量来实现运动对象与背景的分离。实验结果表明,此方法准确率可达0.95,且F度量较传统运动目标检测算法平均提升0.15,总体上比传统方法更具优势。
