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基于多特征融合的交通标志识别算法被引量：13: 2019年; 综合考虑识别率、时间复杂度以及鲁棒性,提出一种边缘、纹理、颜色多特征融合和支持向量机(SVM)的交通标志识别算法。通过提取能够描述交通标志图像边缘信息的方向梯度直方图(HOG)特征并进行统计平均,与能够表示标志图像内部纹理信息的局部二值模式(LBP)特征融合得到降维后的HOG-maxLBP特征,再级联交通标志的颜色特征作为最终的特征向量,最后利用SVM进行交通标志训练和分类。实验结果表明,该算法不仅提高了交通标志的识别率,而且降低了时间复杂度,增强了系统鲁棒性。; 韩习习魏民徐西义李巧月陈曦祝汉城

基于显著性目标分类的无参考模糊图像质量评价被引量：5: 2021年; 近年来有大量关于无参考模糊图像质量评价的研究,但是目前很多方法都忽略了图像内容对评价结果的影响。针对纯背景的无显著性目标图像和含背景的显著性目标图像的模糊评价方式是不同的,基于人眼注意力机制,前者侧重于图像的整体模糊,而后者更侧重于图像的局部细节模糊。整体模糊指的是图像整体内容的锐度信息,局部细节模糊指的是图像不同位置的局部锐度信息,二者可以将视觉显著性和图像内容更好地结合起来。针对上述问题,提出了一种基于显著性目标分类的无参考模糊图像质量评价方法。首先提出了一种基于显著性检测的目标分类算法,对待评价图像进行显著性目标分类,然后根据分类结果提取其局部模糊特征和全局模糊特征,最后对这两个特征进行融合得到最终的质量评估分数。实验结果表明,该算法不仅在BLUR数据库上取得最优的评价效果,同时在LIVE、CSIQ和TID2013数据库上也有较好的结果,具有很好的鲁棒性。此外,本文算法在各数据库中也表现出了优异的统计性能。; 沈飞鹏朱彤张赫男陈正豪; 关键词：图像处理模糊图像

基于自然场景统计的色域映射图像无参考质量评价被引量：12: 2020年; 色域映射是实现彩色图像在不同设备中传输和再现的关键技术,也是现代颜色管理系统的核心环节。但关于色域映射图像的质量评价研究较少,因此,提出了一种基于自然场景统计的无参考色域映射图像质量评价算法。首先将色域映射图像转换到Spatial-CIELAB颜色空间并提取颜色三属性,即亮度、彩度和色调。对亮度分量进行Log-Gabor滤波,在频域上提取统计特征表征图像的结构失真和对比度失真;对彩度和色调两个分量,在空间域上提取统计特征来表征图像的颜色失真。然后结合主观分数和提取的特征,利用后向传播神经网络训练图像质量评价模型。最后用模型评价图像质量,实验结果表明,该算法优于现有的无参考质量评价算法。; 余伟徐晶晶刘玉英张俊升李腾腾; 关键词：色域映射图像质量评价

基于级联宽度学习的疲劳驾驶检测被引量：6: 2020年; 为减少因疲劳驾驶引发的交通事故,提出融合多参数的驾驶员疲劳检测算法。用渐进校准网络(PCN)检测人脸图像,通过基于CNN的回归模型定位人脸关键点;根据关键点坐标和面部器官的分布规律提取眼睛和嘴部图像,用宽度学习系统(BLS)分别识别眼睛与嘴巴的状态;将眼睛、嘴巴和头部状态的时序序列送入二级宽度网络对司机的状态进行判别。实验结果表明,该算法的疲劳检测准确率为94.9%,单帧检测时间52.43 ms。; 朱玉斌延向军申旭奇卢兆林; 关键词：信息融合

基于统计特性的DIBR图像的无参考质量评价被引量：1: 2022年; 随着3D视频的普及,虚拟视角合成(DIBR)技术被广泛应用在娱乐、军事、教育等多个领域。DIBR技术作为虚拟视角合成的主流技术之一,其合成图像视频的质量是相应技术成功应用的关键,因此针对DIBR图像提出了一种基于统计特征的无参考质量评价模型。首先通过Benford定律对DIBR图像特有的纹理失真进行检测,再提取图像的discrete cosine transform(DCT)系数的离散值和自然场景统计特征。最后利用支持向量回归(SVR)对提取的特征进行训练,得出预测分数。在IVC、IETR和MCL-3D三个公开的图像数据集上的实验结果表明,所提方法与人类主观评价具有高度的一致性。; 李艳莉徐若锋; 关键词：成像系统图像质量评价

基于解析稀疏表示的图像模糊无参考快速评价算法被引量：5: 2016年; 针对模糊图像的质量评价,提出了一种基于解析稀疏表示的图像模糊快速评价算法。考虑到模糊会造成图像中高频信息的损失,因此所提出的方法通过衡量图像中的能量来评价图像的模糊程度。首先利用解析稀疏表示字典将待评价图像进行分解,并通过稀疏表示系数计算图像的能量,以作为图像模糊程度的指标。为了消除图像内容对评价结果的影响,采用图像块的方差和来对图像的能量进行归一化。然后利用视觉显著性进行加权,使得模糊质量分数与主观评价结果更加一致。最后在四个通用的图像质量数据库上对算法的性能进行测试。实验结果表明该算法的性能优于现有算法,且计算复杂度较低。; 张薇蔡浩胡波郭星歌; 关键词：图像质量评价无参考视觉显著性

基于自然场景统计的深度图像质量无参考评价方法被引量：2: 2019年; 深度图在视角合成中起着很重要的作用,深度信息的错误易导致合成视角几何位置上的误差.由于很难获得完美的深度图,文中提出了一种基于自然场景统计的无参考型深度图质量评价方法.首先利用Canny算子检测出图像边缘并确定边缘失真区域,然后分别计算边缘失真区域的梯度幅值和高斯G拉普拉斯图像.无失真深度图的边缘失真区域的梯度幅值和高斯G拉普拉斯算子分别符合韦伯分布和非对称高斯分布;由于存在失真的深度图的这两个分布会发生不同程度的偏移,因此在5个尺度下提取这两个分布的共计30个参数构成了所提方法的特征.最后通过随机森林建立评价模型来评价深度图的质量.在公开数据库上进行的测试结果显示,所提方法与主观评价结果有着很好的一致性,而且其性能优于现有的图像质量评价方法.; 陈曦李雷达李巧月韩习习祝汉城; 关键词：深度图无参考

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国家自然科学基金(61379143)