视觉保真论文_李玉

导读:本文包含了视觉保真论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:视觉,保真度,图像,可编程,信息,评价,质量。

视觉保真论文文献综述

李玉^[1]（2015）在《基于视觉信息保真度的图像质量评估的算法研究》一文中研究指出近年来,图像越来越广泛的出现在我们的生活中,如监控视频、3D电影等,在这种图像应用方面消费需求日益增长的同时,人们对图像的质量也有了越来越高的要求,这极大地促进了图像质量评价的研究发展。图像质量评估的研究目标就是设计出能够替代人眼对图像失真进行准确有效评估的算法,它在图像处理的各个领域中具有非常重要的意义。根据使用原始图像中的信息数量,客观图像质量评价方法被划分为全参考型、半参考型和无参考型。本文主要聚焦全参考型图像质量评估方法,根据人类视觉系统的感知特性和图像本身的基本特性,提出了两种图像质量评估方法,其主要内容总结如下:(1)本文提出了一种基于视觉注意力的2D图像质量评估方法。该算法基于视觉信息保真度的图像质量评估算法,并根据人类视觉感知生理学和心理学特性,充分的考虑了视觉注意机制,对不同的区域加以不同的权重,从信息论的角度计算出失真图像与原始图像的保真度,综合得到图像的客观失真评估结果,实验证明该算法的评估与主观评估结果的一致性较高。(2)本文提出了一种基于阈值分割和特征提取的3D图像质量评估方法。该算法充分地考虑了视觉注意机制和视觉阈值,通过阈值分割和设置多个视觉阈值去除人眼不感兴趣的区域,并利用典型相关分析方法提取图像的特征,计算这些特征相似度,并与深度信息的特征结合,最终得出图像的客观失真评估结果,提出基于阈值分割和特征提取的3D图像质量评估方法,实验结果表明,该算法可以很好的反应出人眼对3D图像质量的主观感受,并有效的体现出了3D图像的深度信息对人类视觉系统的影响。(本文来源于《电子科技大学》期刊2015-03-31）

华东,余宏生^[2]（2014）在《数字融合图像质量的视觉信息保真度客观评价方法》一文中研究指出在实时数字图像融合系统中需要对融合图像的质量进行客观评价。针对传统客观评价方法存在与人眼视觉系统(Human Visual System,HVS)主观评价结果不相符的缺陷,提出了一种基于视觉信息保真度(Visual Information Fidelity,VIF)的融合图像质量客观评价方法。在假设图像源符合GSM(Gaussian Scale Mixture,GSM)模型,并将图像融合处理作为图像信号失真通道,而且考虑人眼视觉噪声特性的前提下,建立了基于VIF的数字融合图像质量客观评价理论模型,提出了一种融合图像质量评价指标FVIF。实验结果表明:该方法能够对融合图像质量进行综合评价,与其它方法相比,FVIF客观评价方法的性能更好,其评价结果与主观评价结果基本一致。(本文来源于《计算机科学》期刊2014年S1期）

华东,余宏生^[3]（2012）在《基于视觉信息保真度的图像增强质量客观评价方法》一文中研究指出视觉信息保真度(VIF)是一种基于自然场景统计模型(NSS)、图像失真和人类视觉失真建模的新判据。传统上,图像质量评价算法将图像质量解释为使用"基准"或"完美"的图像作为参考的相似性或者保真度。本文将VIF方法应用于图像增强效果的评价,该方法将失真图像取代"完美"图像作为参考图像以评价增强后的图像的质量。由于VIF指标在某种程度上融合了HVS的特点,因此,相比传统方法具有明显的优势。本文通过大量的主观测试对该方法进行验证,实验显示该方法的性能优于当前的其他方法。(本文来源于《微计算机信息》期刊2012年01期）

廖斌,刘利雄^[4]（2007）在《基于视觉保真的匹配跟踪位分配》一文中研究指出提出一种改进的匹配跟踪视频编码的位分配策略,它能够根据人类视觉的某些高级特性在编码过程中动态确定视觉关注优先的区域,然后以此作为依据调整原有的原子搜索策略,使得原子函数分布集中在感兴趣区域附近,因此这些区域的图像质量能够得到相对提升,从而改善整个匹配跟踪视频编码器的图像恢复质量.最后的实验结果表明,改进后的位分配策略能够有效地提高恢复图像帧的主观视觉质量,具有较强的应用价值.(本文来源于《武汉大学学报(工学版)》期刊2007年04期）

彭韬^[5]（2005）在《高动态图像视觉保真实时显示变换技术》一文中研究指出尽管对图像生成技术的研究给人们提供了越来越好的结果和越来越快速的方法,目前的图像产生过程仍然不足以确保感觉上的逼真性。由于常规图像显示设备只适合输出小动态范围亮度图像,使人们不能观察到场景图像的全部信息,而这一过程又恰恰是整个图像产生过程的重要部分。特别是近年来高动态范围图像(high dynamic range image-HDRI)在计算机图形学领域变得越来越普遍而且重要,真实场景的HDR 图像也变得非常容易获取,图像显示硬件的局限性也就越发暴露出来。本文通过在亮度图像梯度域上对大梯度进行衰减,压缩图像亮度的动态范围,可以使高动态范围图像在被显示时,既能够适应常规的显示硬件,同时又充分保留了原始图像的细节信息,使得图像在被观察时能够重现真实场景的亮度效果。通过对小梯度的适当提升,使得低动态范围图像得以增强,从而更易于观察图像的细微细节。当前,GPU的图形管线为我们提供了良好的可编程性支持,计算机图形硬件架构已经越来越强调其通用性。主流PC 机上的GPU 除了可以作为向量以及流式信息处理器,它完全适用于更加强大的通用数值计算。本文采用适合由图形处理器加速的快速算法,借助可编程图形硬件和先进的图形应用程序加速接口,将动态范围变换的整个处理过程通过可编程图形硬件实现,建立快速的图像动态范围压缩技术,建立起适用于高动态范围图像显示的实时应用框架,使之不仅适用于基于图像的动态范围调整的绝大部分情况,应用于数字摄影、电影艺术、科学图像增强,还能够成为目前交互式图形应用的核心技术,成为实现虚拟实景、交互3D 应用的基础之一。(本文来源于《电子科技大学》期刊2005-04-01）

视觉保真论文开题报告

（1）论文研究背景及目的

此处内容要求：

首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。

写法范例：

在实时数字图像融合系统中需要对融合图像的质量进行客观评价。针对传统客观评价方法存在与人眼视觉系统(Human Visual System,HVS)主观评价结果不相符的缺陷,提出了一种基于视觉信息保真度(Visual Information Fidelity,VIF)的融合图像质量客观评价方法。在假设图像源符合GSM(Gaussian Scale Mixture,GSM)模型,并将图像融合处理作为图像信号失真通道,而且考虑人眼视觉噪声特性的前提下,建立了基于VIF的数字融合图像质量客观评价理论模型,提出了一种融合图像质量评价指标FVIF。实验结果表明:该方法能够对融合图像质量进行综合评价,与其它方法相比,FVIF客观评价方法的性能更好,其评价结果与主观评价结果基本一致。

（2）本文研究方法

调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。

观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。

实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。

文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。

实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。

定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。

定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。

跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。

功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。

模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。

视觉保真论文参考文献

[1].李玉.基于视觉信息保真度的图像质量评估的算法研究[D].电子科技大学.2015

[2].华东,余宏生.数字融合图像质量的视觉信息保真度客观评价方法[J].计算机科学.2014

[3].华东,余宏生.基于视觉信息保真度的图像增强质量客观评价方法[J].微计算机信息.2012

[4].廖斌,刘利雄.基于视觉保真的匹配跟踪位分配[J].武汉大学学报(工学版).2007

[5].彭韬.高动态图像视觉保真实时显示变换技术[D].电子科技大学.2005

论文知识图

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