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公开(公告)号：CN106682599B
公开(公告)日：2020-04-17
申请号：CN201611156751.8
申请日：2016-12-15
申请人： 浙江科技学院
摘要： 本发明公开了一种基于稀疏表示的立体图像视觉显著提取方法，其在字典学习阶段，先获取每幅立体图像的左视点图像的左视点视觉特征图和右视点图像的右视点视觉特征图，然后根据左视点图像和右视点图像及两者之间的视差图像、左视点视觉特征图和右视点视觉特征图，获取每幅立体图像的左右视点融合图像，接着根据所有左右视点融合图像进行联合字典训练操作得到融合图像字典表；在显著预测阶段，以相同的方式获取待视觉显著提取的立体图像的左右视点融合图像，然后根据融合图像字典表对左右视点融合图像进行处理得到融合稀疏特征图，进而提取得到视觉显著图；优点是符合显著语义特征，且具有较强的提取稳定性和较高的提取准确性。
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公开(公告)号：CN107730565A
公开(公告)日：2018-02-23
申请号：CN201710944300.9
申请日：2017-10-12
申请人： 浙江科技学院
IPC分类号： G06T11/00
CPC分类号： G06T11/008 , G06T2207/10101
摘要： 本发明公开了一种基于OCT图像的材料内在光谱特征提取方法。分别将平面反射镜和待测对象垂直于光轴地正对放置在OCT扫描装置的镜头正前方，使用OCT扫描装置在沿光轴不同探测位置处的CCD原始断层图像，傅立叶变换后使用光谱特征提取算法提取得到光谱矩阵，利用平面反射镜的光谱矩阵整合成为校正矩阵，将平面反射镜和待测对象的光谱矩阵结合校正矩阵，提取获得待测对象的目标区域的光谱矩阵。在本发明中，针对OCT光谱仪中频率分辨率下降的问题，提出了一套系统的校正方法，能够将不同焦距的光谱信号进行强度校正，并能通过多个正交窗口提高时间和频率分辨率。
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公开(公告)号：CN107292331B
公开(公告)日：2019-06-11
申请号：CN201710368508.0
申请日：2017-05-22
申请人： 浙江科技学院
摘要： 本发明公开了一种基于无监督特征学习的无参考屏幕图像质量评价方法，其先获取若干幅无失真屏幕图像的归一化屏幕图像；然后根据该归一化屏幕图像，并采用ZCA操作和无监督聚类算法，获得字典码书；接着获取待评价的失真屏幕图像的归一化屏幕图像；而后采用Gaussian kernel similarity weight方法和K‑Nearest Neighbor方法对该归一化屏幕图像进行处理，获得权值特征矩阵；再根据字典码书和权值特征矩阵，并采用LLC算法，获得LLC特征向量；最后利用支持向量回归技术对LLC特征向量进行测试，预测得到待评价的失真屏幕图像的客观质量评价预测值；优点是能够充分考虑到局部信息变化对视觉质量的影响，从而能够提高客观评价结果与主观感知之间的相关性。
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公开(公告)号：CN107146216A
公开(公告)日：2017-09-08
申请号：CN201710222856.7
申请日：2017-04-07
申请人： 浙江科技学院
CPC分类号： G06T7/0002 , G06K9/46 , G06K9/4647 , G06K9/6215 , G06K2009/4666 , G06T2207/20081 , G06T2207/30168
摘要： 本发明公开了一种基于梯度自相似度的无参考图像客观质量评价方法，其过程为：对待评价的失真图像实施梯度滤波，得到梯度信息的幅值图像；然后根据梯度信息的幅值图像，得到四个方向的信息图像，并计算每个方向的信息图像与幅值图像之间的自相似度图像；接着对自相似度图像进行像素间特征提取方法和像素内特征提取方法操作，得到像素间特征图和像素内特征图；之后采用直方图统计方法分别对像素间特征图和像素内特征图进行统计；最后根据直方图统计特征向量，采用支持向量回归预测待评价的失真图像的客观质量评价预测值；优点是能充分考虑到图像梯度自相似度改变对视觉质量的影响，从而能有效地提高客观评价结果与主观感知之间的相关性。
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公开(公告)号：CN106791822A
公开(公告)日：2017-05-31
申请号：CN201710023671.3
申请日：2017-01-13
申请人： 浙江科技学院
CPC分类号： H04N17/00 , H04N13/106 , H04N2013/0074
摘要： 本发明公开了一种基于单双目特征学习的无参考立体图像质量评价方法，其包括两个阶段，第一个阶段为构造无失真立体图像的单目codebook和双目codebook；第二个阶段为构造待评价的失真立体图像的左视点codebook、右视点codebook和双目codebook，然后根据所有原始的无失真立体图像的单目codebook和双目codebook，及待评价的失真立体图像的左视点codebook、右视点codebook和双目codebook，并利用支持向量回归，获取待评价的失真立体图像的客观质量评价预测值；优点是能充分考虑到立体视觉感知特性，并采用特征学习方法，从而能有效地提高客观评价结果与主观感知之间的相关性。
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公开(公告)号：CN106682599A
公开(公告)日：2017-05-17
申请号：CN201611156751.8
申请日：2016-12-15
申请人： 浙江科技学院
摘要： 本发明公开了一种基于稀疏表示的立体图像视觉显著提取方法，其在字典学习阶段，先获取每幅立体图像的左视点图像的左视点视觉特征图和右视点图像的右视点视觉特征图，然后根据左视点图像和右视点图像及两者之间的视差图像、左视点视觉特征图和右视点视觉特征图，获取每幅立体图像的左右视点融合图像，接着根据所有左右视点融合图像进行联合字典训练操作得到融合图像字典表；在显著预测阶段，以相同的方式获取待视觉显著提取的立体图像的左右视点融合图像，然后根据融合图像字典表对左右视点融合图像进行处理得到融合稀疏特征图，进而提取得到视觉显著图；优点是符合显著语义特征，且具有较强的提取稳定性和较高的提取准确性。
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公开(公告)号：CN107292866A
公开(公告)日：2017-10-24
申请号：CN201710347108.1
申请日：2017-05-17
申请人： 浙江科技学院
摘要： 本发明公开了一种基于相对梯度的图像质量客观评价方法，其获取参考图像和失真图像各自的梯度幅值图像和梯度相位图像；然后获取参考图像和失真图像各自的水平梯度均值图像、垂直梯度均值图像和梯度相位均值图像；再根据参考图像和失真图像各自的水平梯度图像、垂直梯度图像、水平梯度均值图像、垂直梯度均值图像，获得各自的梯度相对幅值图像；根据各自的梯度相位图像和梯度相位均值图像，获得各自的梯度相对相位图像；最后根据两者的梯度幅值图像、梯度相对幅值图像、梯度相对相位图像，计算失真图像的客观质量评价分；优点是能考虑到失真图像的相对梯度信息改变对其质量的影响，从而能够提高客观质量评价结果与人眼主观感知之间的相关性。
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公开(公告)号：CN107292331A
公开(公告)日：2017-10-24
申请号：CN201710368508.0
申请日：2017-05-22
申请人： 浙江科技学院
CPC分类号： G06K9/6262 , G06K9/4604 , G06K9/622
摘要： 本发明公开了一种基于无监督特征学习的无参考屏幕图像质量评价方法，其先获取若干幅无失真屏幕图像的归一化屏幕图像；然后根据该归一化屏幕图像，并采用ZCA操作和无监督聚类算法，获得字典码书；接着获取待评价的失真屏幕图像的归一化屏幕图像；而后采用Gaussian kernel similarity weight方法和K-Nearest Neighbor方法对该归一化屏幕图像进行处理，获得权值特征矩阵；再根据字典码书和权值特征矩阵，并采用LLC算法，获得LLC特征向量；最后利用支持向量回归技术对LLC特征向量进行测试，预测得到待评价的失真屏幕图像的客观质量评价预测值；优点是能够充分考虑到局部信息变化对视觉质量的影响，从而能够提高客观评价结果与主观感知之间的相关性。
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公开(公告)号：CN106683079A
公开(公告)日：2017-05-17
申请号：CN201611152622.1
申请日：2016-12-14
申请人： 浙江科技学院
CPC分类号： G06T7/0002 , G06T5/003 , G06T2207/30168
摘要： 本发明公开了一种基于结构失真的无参考图像客观质量评价方法，其先获取待评价的失真图像在八个不同方向下和在无方向下的一阶滤波图像，再获得一阶滤波图像的最大值图像；并获取待评价的失真图像在八个不同方向下和在无方向下的二阶滤波图像，再获得二阶滤波图像的最大值图像；然后获取一阶滤波图像的最大值图像、在八个不同方向下和在无方向下的二阶滤波图像、二阶滤波图像的最大值图像各自的局部模式特征图像，进而获得各自的直方图统计特征向量；接着根据构造得到的支持向量回归训练模型，对所有直方图统计特征向量进行测试，预测得到客观质量评价预测值；优点是能够有效地提高客观评价结果与主观感知之间的相关性。
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公开(公告)号：CN106791822B
公开(公告)日：2018-11-30
申请号：CN201710023671.3
申请日：2017-01-13
申请人： 浙江科技学院
IPC分类号： H04N17/00 , H04N13/106
摘要： 本发明公开了一种基于单双目特征学习的无参考立体图像质量评价方法，其包括两个阶段，第一个阶段为构造无失真立体图像的单目codebook和双目codebook；第二个阶段为构造待评价的失真立体图像的左视点codebook、右视点codebook和双目codebook，然后根据所有原始的无失真立体图像的单目codebook和双目codebook，及待评价的失真立体图像的左视点codebook、右视点codebook和双目codebook，并利用支持向量回归，获取待评价的失真立体图像的客观质量评价预测值；优点是能充分考虑到立体视觉感知特性，并采用特征学习方法，从而能有效地提高客观评价结果与主观感知之间的相关性。
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