-
公开(公告)号：CN107948635B
公开(公告)日：2019-09-27
申请号：CN201711210059.3
申请日：2017-11-28
Applicant: 厦门大学
IPC: H04N17/00
Abstract: 本发明涉及一种基于退化测量的无参考声纳图像质量测评方法，包括以下步骤：S1：对待测图像分别进行离散余弦变换,小波变换，奇异值分解，获得DCT变换系数矩阵D，小波变换系数矩阵C以及对角阵S；S2：分别求图像D、C以及S的Gini系数以及Hoyer测量，获得变换系数稀疏度值；S3：对待测图像进行模糊退化；S4：对退化后的图像重复步骤S1和S2；S5：分别将步骤S4获得的变换系数稀疏度值除以步骤S2获得的变换系数稀疏度值，并分配权重，获得待测图像的六个质量特征；S6：将六个质量特征输入无参考声纳图像质量评测模型获得评测质量；该测评方法弥补了声纳图像无参考质量测评方法的不足，适用于水声通信场景下的图像传输监控，测评结果更加准确、精细。
-
公开(公告)号：CN106960433B
公开(公告)日：2019-11-19
申请号：CN201710117270.4
申请日：2017-03-01
Applicant: 厦门大学
Abstract: 本发明公开了一种基于图像熵以及边缘的全参考声纳图像质量评测方法，包括以下步骤：S1、定义声纳图像从采集到传输过程的通信模型；S2、计算待测图像和参考图像的局部熵以及显著区域边缘特性作为声纳图像的质量特征；S3、分别计算待测图像和参考图像的质量特征相似度；S4、对两种质量特征相似度进行基于显著性的特征池化；S5、将步骤S4所得两个特征输入声纳图像质量评测模型获得评测质量。该测评方法弥补了声纳图像质量测评方法的不足，测评结果更加准确、精细。
-
公开(公告)号：CN106507100B
公开(公告)日：2018-07-20
申请号：CN201611024331.4
申请日：2016-11-14
Applicant: 厦门大学
IPC: H04N17/00
Abstract: 本发明公开了一种基于传输的劣化图像主观质量素材库的构建方法，其包括以下步骤：S1、定义构建素材库相关概念；S2、根据定义选择原始素材；S3、获得基于传输的劣化素材；S4、对劣化图像分组；S5、测评环境及测评条件设置；S6、主观质量测评；S7、测评数据处理，包括筛选测评图像和志愿者；S8、确定每幅图像对应的主观质量。本发明适合于通信背景下的图像质量测评和修复，采用仿真的方式获取劣化图像，可避免真实传输人力物力的消耗，同时以两种不同鲁棒性的方案为信源压缩方式进行信道传输误码仿真，误码率根据真实通信实验获取的数据设置，此外还采用最大概率原则确定每幅图像的最终质量等级，避免偏差过大的测评样本对结果的影响。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106960433A
公开(公告)日：2017-07-18
申请号：CN201710117270.4
申请日：2017-03-01
Applicant: 厦门大学
Abstract: 本发明公开了一种基于图像熵以及边缘的全参考声纳图像质量评测方法，包括以下步骤：S1、定义声纳图像从采集到传输过程的通信模型；S2、计算待测图像和参考图像的局部熵以及显著区域边缘特性作为声纳图像的质量特征；S3、分别计算待测图像和参考图像的质量特征相似度；S4、对两种质量特征相似度进行基于显著性的特征池化；S5、将步骤S4所得两个特征输入声纳图像质量评测模型获得评测质量。该测评方法弥补了声纳图像质量测评方法的不足，测评结果更加准确、精细。
-
公开(公告)号：CN105654530B
公开(公告)日：2018-07-31
申请号：CN201610129938.2
申请日：2016-03-08
Applicant: 厦门大学
Abstract: 种基于压缩感知的高鲁棒性图像自适应压缩方法,涉及图像处理。原始图像预处理;初始化测量阵及权重因子;计算每个图像块的显著度并更新权重因子;判断每个小块是否含目标,并更新权重因子;根据显著因子设计测量阵;图像测量与传输;测量值修复;图像重建。采用适用于时域不稀疏图像的总变差范数,能够检测出特征并不显著的目标,适合对图像进行压缩;做到空域直接测量,不需要先对图像进行变换等操作,采用的测量次数分配依据算法简单,避免了复杂耗时的操作,可以对高阶谱的幅度大小设置阈值,来判断图像中目标的有无,适合实时性要求较高的水下声纳图像通信场景。有助于在不降低重构图像质量的情况下,降低压缩率,并提高鲁棒性。
-
公开(公告)号：CN107948635A
公开(公告)日：2018-04-20
申请号：CN201711210059.3
申请日：2017-11-28
Applicant: 厦门大学
IPC: H04N17/00
Abstract: 本发明涉及一种基于退化测量的无参考声纳图像质量测评方法，包括以下步骤：S1：对待测图像分别进行离散余弦变换,小波变换，奇异值分解，获得DCT变换系数矩阵D，小波变换系数矩阵C以及对角阵S；S2：分别求图像D、C以及S的Gini系数以及Hoyer测量，获得变换系数稀疏度值；S3：对待测图像进行模糊退化；S4：对退化后的图像重复步骤S1和S2；S5：分别将步骤S4获得的变换系数稀疏度值除以步骤S2获得的变换系数稀疏度值，并分配权重，获得待测图像的六个质量特征；S6：将六个质量特征输入无参考声纳图像质量评测模型获得评测质量；该测评方法弥补了声纳图像无参考质量测评方法的不足，适用于水声通信场景下的图像传输监控，测评结果更加准确、精细。
-
公开(公告)号：CN106507100A
公开(公告)日：2017-03-15
申请号：CN201611024331.4
申请日：2016-11-14
Applicant: 厦门大学
IPC: H04N17/00
CPC classification number: H04N17/00
Abstract: 本发明公开了一种基于传输的劣化图像主观质量素材库的构建方法，其包括以下步骤：S1、定义构建素材库相关概念；S2、根据定义选择原始素材；S3、获得基于传输的劣化素材；S4、对劣化图像分组；S5、测评环境及测评条件设置；S6、主观质量测评；S7、测评数据处理，包括筛选测评图像和志愿者；S8、确定每幅图像对应的主观质量。本发明适合于通信背景下的图像质量测评和修复，采用仿真的方式获取劣化图像，可避免真实传输人力物力的消耗，同时以两种不同鲁棒性的方案为信源压缩方式进行信道传输误码仿真，误码率根据真实通信实验获取的数据设置，此外还采用最大概率原则确定每幅图像的最终质量等级，避免偏差过大的测评样本对结果的影响。
-
公开(公告)号：CN105654530A
公开(公告)日：2016-06-08
申请号：CN201610129938.2
申请日：2016-03-08
Applicant: 厦门大学
CPC classification number: G06T11/00 , G06T11/006 , H04N19/90
Abstract: 一种基于压缩感知的高鲁棒性图像自适应压缩方法，涉及图像处理。原始图像预处理；初始化测量阵及权重因子；计算每个图像块的显著度并更新权重因子；判断每个小块是否含目标，并更新权重因子；根据显著因子设计测量阵；图像测量与传输；测量值修复；图像重建。采用适用于时域不稀疏图像的总变差范数，能够检测出特征并不显著的目标，适合对图像进行压缩；做到空域直接测量，不需要先对图像进行变换等操作，采用的测量次数分配依据算法简单，避免了复杂耗时的操作，可以对高阶谱的幅度大小设置阈值，来判断图像中目标的有无，适合实时性要求较高的水下声纳图像通信场景。有助于在不降低重构图像质量的情况下，降低压缩率，并提高鲁棒性。
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
8
records
(took 0.015 seconds)
