基于视觉显著性的立体图像质量评价开题报告

 2021-08-14 02:12:39

1. 研究目的与意义(文献综述)

一、目的及意义

21世纪是一个充满信息的时代,随着包括声音、图像在内的多媒体通信技术的快速发展,对声音、图像的研究也越发深入了。图像作为人类感知世界的视觉基础,是人类获取信息、表达信息和传递信息的重要手段。由于人的视觉系统可以帮助人类从外界获取3/4以上的信息,而图像、图形又是所有视觉信息的载体,因此对图像的研究成为了信息化时代一个重要的研究方向。

在数字图像领域,对二维数字图像和三维图像的研究都取得了广泛而深刻的进展,相对二维图像而言,二维图像虽然再现了大部分重要的视觉信息,但是,即使改变观看角度,人们看到的仍然是同一幅图像,这与人们在真实世界的视觉体验完全不同,因为现实生活中人们接触到的实物都是三维的,除了长度和宽度,还有深度这个重要的维度,而三维立体图像的出现使二维图像的这种局限性得到了根本性改变。立体图像能够显示场景中的深度信息,只要有一对具有标准视差的图像分别进入人的左右眼,人们就能感受到场景中真实的立体感。

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2. 研究的基本内容与方案

本文以人类视觉系统(hvs)及人类生理和心理的视觉特性为基础,利用人类观察图片时的视觉显著性建立的一个视觉显著性计算模型,试用该模型实现对立体图像质量的评价。

显著性(saliency)的概念是人们在研究人类视觉感知机制的过程中提出来的,可以简单描述为场景中的元素吸引视觉注意力的能力。因此视觉显著性计算模型是从模拟人类视觉系统感知机制出发建立起来的,相比于传统基于应用的视觉处理技术有一定的独特性。这种能力通常指目标因为具有某些属性而拥有与周边环境区分出来的特性,因而这个概念具有一定的主观性。为了将这个主观性的概念进行实质化,我们需要对这种吸引注意力的能力进行建模和量化评估。因此本文首先要从hvs模型、jnd模型和相关领域的其他学者已有的研究基础上,得出一个合理的算法,计算图像的视觉显著性。据信息论的观点,图像信息能被分解为两部分:新颖部分和先验部分。不同的图像在频谱对数曲线中有共同的曲线趋势,而频谱上的冗余部分即图像的新颖部分,因此可以利用频谱冗余来进行显著性检测,构造图像的显著区域,再结合结构相似性指数(ssim)得到最终的质量评价结果。

本次设计拟定的设计流程图如附件一。

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3. 研究计划与安排

第1-3周:查阅相关文献资料,明确研究内容,了解研究所需理论基础。确定方案,完成开题报告。

第4-5周:熟悉掌握基本理论,完成英文资料的翻译,熟悉开发环境。

第6-9周:编程实现各算法,并进行仿真调试。

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4. 参考文献(12篇以上)

[1] 吕朝辉,徐丽丽,许鹏飞. 立体图像质量评价技术综述[j].电视技术.2009:38-40

[2] 敖欢欢.视觉显著性应用研究.学位论文.2013(6)

[3] 郭美思. 立体图像质量评价. 学位论文.2012(6)

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