1 中国科学院 长春光学精密机械与物理研究所, 吉林 长春 130033
2 中国科学院大学, 北京 100049
3 中国科学院 苏州生物医学工程技术研究所, 江苏 苏州 215163
考虑人眼对亮度的感知符合韦伯定律的特点, 本文利用log-Gabor滤波器模拟人眼对图像的感知过程, 提出了一种新的log-Gabor韦伯特征, 以便保留不同尺度的符合人眼感知的结构信息。基于此, 还提出了一种应用log-Gabor韦伯特征的图像质量评价方法。首先将待评价失真图像和参考图像从RGB空间转换到YIQ颜色空间, 分离亮度分量和颜色分量。然后利用log-Gabor韦伯特征和梯度特征计算亮度分量失真, 并结合颜色分量的失真, 得到失真图像与参考图像的局部相似度图。最后利用修正的CSF函数, 对局部相似度图进行加权, 得到图像质量评价指标。在LIVE、CSIQ和IVC3个图像库上的实验结果表明, 本文方法与人眼主观感知有很好的一致性, 而且相对于其他方法, 表现更加稳定。本文方法在3个图像库上的加权Spearman秩相关系数(SROCC)为0.949 8, Kendall秩相关系数(KROCC)为0.802 6, Pearson线性相关系数(PLCC)为0.943 8, 相比对比方法有显著的提高。
图像质量评价 对数盖伯滤波器 韦伯特征 颜色分量 对比度敏感度函数 image quality assessment log-Gabor filter Weber feature chromatic component contrast sensitivity function 光学 精密工程
2015, 23(11): 3259
1 陕西理工学院 物理与电信工程学院, 陕西 汉中 723000
2 陕西理工学院 数学与计算机科学学院, 陕西 汉中 723000
根据LCD显示器亮度的均匀性和显示光栅对比度的稳定性实验分析，提出了一种采用LCD显示器显示光栅测量人眼对比度敏感视觉特性的实验方法，并测量了48位青年对象对3种平均亮度光栅的对比度视觉特性，且与目前有代表性的测量方法和结果进行了对比分析。结果表明该测量方法是一种有效、实用和简便易行的人眼对比度敏感视觉特性测量方法。
人眼视觉系统 LCD显示器 对比度敏感 空间频率 human visual system liquid crystal display contrast sensitivity spatial frequency
北京理工大学 光电成像与系统教育部重点实验室, 北京 100081
研究了人眼在不同观察时间下的亮度对比度敏感函数。从CIE规定的颜色中心中分别选取中性灰和橙色作为图片背景, 并得到不同空间频率的矩形条纹图片。根据心理物理学的极限法进行视觉评价, 测得在两个背景三种典型适应观察时间下人眼的亮度对比度敏感函数。比较了中性灰和橙色背景下人眼亮度对比度敏感函数数据, 并拟合得到在不同背景及对比度适应时间下的亮度对比度敏感特性曲线。结果表明, 当观察时间相同时, 橙色背景的亮度对比敏感函数值比中性灰背景的亮度对比度敏感函数值小; 随着人眼对条纹观察时间的延长, 人眼亮度对比度敏感函数的峰值及其对应的空间频率也随之增大, 与背景颜色无关。
图像色貌 亮度适应 亮度对比度敏感函数 心理物理学方法 极限法 image color appearance luminance contrast sensitivity method of limits time characteristics
随着图像融合技术的发展，各种融合算法层出不穷，而很多情况下最终的融合图像是由人眼观察的，因此基于人眼视觉系统的图像融合质量评价显得尤为重要.为了能够模拟人眼对于融合图像的感知，得到融合后图像质量的客观评价，本文提出了一种基于色差理论的假彩色融合图像质量的评价方法.首先将源图像和融合图像转化到CIE L*a*b*均匀色空间，在频域对图像进行对比度敏感函数滤波，通过计算滤波后融合图像的色差判断图像的细节信息，在一定程度上色差越大信息越丰富；通过计算融合图像与源图像的色差判断融合图像与源图像的相关性，相关性越高，融合算法越好.通过融合图像的色差大小以及与源图像的相关性两个参量，得出融合算法的优劣.实验表明，与其他评价方法相比，本文提出的评价方法与人眼观察的结果较为一致.
图像融合 人眼视觉系统 对比度敏感函数 色差 Image fusion Human visual system Contrast sensitivity function Chromatism
陕西理工学院 物理与电信工程学院, 陕西 汉中 723000
结合人眼视觉特性和数字图像傅里叶变换频谱图的特点,提出了一种新的人眼对图像感知的最小可觉察误差即JND阈值的计算方法,根据计算的JND阈值提出了一种基于人眼对比度敏感视觉特性的数字图像水印算法,并加以实现和攻击测试;实验结果得出:经过不同质量因子QF的JPEG压缩,峰值信噪比在QF大于40％时均大于30 dB,提取的水印图的相似度NC在QF=20％时仍能达到0.923 9,表明水印信息具有较好的抗压缩攻击性;且因为引入了人眼视觉特性,使得含水印图具有较好的透明性;由于在嵌入过程中引入了JND阈值,嵌入算法使得水印嵌入的位置具有随机性和嵌入量达到了最大,从而有力地保证了水印信息的安全性。实验结果表明提出的水印方案是有效的、可行的。
数字图像 对比度敏感函数 水印 JND模型 digital image contrast sensitivity function watermarking just noticeable difference model
1 中国科学院 长春光学精密机械与物理研究所，吉林 长春 130033
2 中国科学院 研究生院，北京 100039
3 淮阴工学院,江苏 淮安 223003
提出一种基于对比度敏感度的无参考图像清晰度评价方法，用于评价光测设备无参考电视图像的清晰度。首先通过低通滤波器构造原始图像的参考图像，并对两者进行离散余弦变换(DCT)，其次将变换后的中频系数和高频系数各分为高低两档后进行离散余弦反变换处理得到各自子图像，然后计算相应子图像的结构相似度SSIM，最后将各子图像结构相似度加权求和得到图像的清晰度; 为体现对比度敏感度函数(CSF)特性，权值设为该频带内所有频率系数绝对值的均值。对145幅高斯模糊图像的评价结果显示，相关系数(CC)为0.915 2，Spearman等级相关系数(SROCC)为0.907 9，离出率(OR)为0.034 5，准确性、单调性、一致性较高，可以在序列离焦电视图像中快速准确地找出离焦量最小图像，且效果优于运用较广泛的调焦评价函数梯度能量函数等4种传统梯度评价函数; 对于不同类型的电视模糊图像的评价结果更加符合人眼的视觉特性，可以满足对光测设备无参考电视图像清晰度评价的要求。
图像质量评价 无参考 对比度敏感度 人眼视觉系统 清晰度 结构相似度 image quality assessment no reference contrast sensitivity human visual system sharpness Structural Similarity(SSIM) 光学 精密工程
2011, 19(10): 2485
1 陕西理工学院物理系，陕西 汉中 723000
2 陕西理工学院计算机科学与技术系，陕西 汉中 723000
采用同一设置的阴极射线管显示器显示目标光栅，测量了在暗室、3种常见照明灯光和室内自然环境条件下的人眼对比度敏感觉察阈值，获得了日常生活环境下的人眼对比度敏感函数，测量结果与国外测量结果进行了比较和讨论, 全面地研究了人眼对比度敏感视觉特性受环境亮度的影响。
对比度敏感 环境亮度 阴极射线管显示器 空间频率 contrast sensitivity ambience luminance cathode ray tube display spatial frequency
1 陕西理工学院物理系，陕西汉中 723003
2 云南师范大学，昆明 6500921
人眼视觉系统特性是图像显示、处理、理解等技术的重要依据，通过实验测试和理论分析研究人眼的视觉特性，使人眼视觉特性模型化，对促进光电成像技术的发展和应用具有重要的作用。结合前人拟合人眼对比度敏感函数和理论提取其数学模型的经验，对用CRT显示器显示目标光栅，在暗室环境下测量三种平均亮度的人眼对比度敏感数据采用线性调制作用下的指数形式的方法进行了拟合，并从理论上得出了一种新的CSF数学模型。通过与国外拟合结果的对比，表明此模型是一种更好的人眼对比对敏感视觉特性模型。
人眼视觉系统特性 对比度敏感函数 阴极射线管显示器 空间频率 阈值 human vision system contrast sensitivity function cathode ray tube display spatial frequency threshold
