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公开(公告)号：CN105491371A
公开(公告)日：2016-04-13
申请号：CN201510800435.9
申请日：2015-11-19
Applicant: 国家新闻出版广电总局广播科学研究院
Abstract: 本发明提出了一种基于梯度幅值相似性的色调映射图像质量评价方法，属于图像处理领域。本发明提出的方法包括步骤：1)计算高动态图像和色调映射器转换之后的色调映射图像的梯度图；2)对高动态图像和色调映射图像所对应的梯度图进行基于人类视觉系统的动态范围调整；3)计算梯度图对之间的相似性，并以色调映射幅值大小作为权值；4)利用对比度、亮度和细节表述计算色调映射图像的自然性值；5)将相似性值和自然性值进行合并。本发明设计合理，其采用能够有效捕捉到图像失真的梯度幅度相似性特征，并且结合了图像的自然性特征(图像看起来必须自然)能够有效地对色调映射图像的质量进行评价，提高了评价性能。
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公开(公告)号：CN105491370A
公开(公告)日：2016-04-13
申请号：CN201510799543.9
申请日：2015-11-19
Applicant: 国家新闻出版广电总局广播科学研究院
Abstract: 本发明涉及一种基于图的协同低高级特征的视频显著性检测方法，属于视频检测技术领域，其技术特点是：使用改进的随机行走算法模拟人眼运动进行视频显著性检测。该方法从视频流中提取低级特征与高级特征，以超像素为基本单元，利用低级特征获得空域转移概率矩阵和时域重启矩阵，以边界优先作为一种高级特征获得基于边界先验的重启矩阵。将两种重启矩阵与空域转移概率矩阵相结合到重启性随机行走算法的框架中获得时空域显著性图。本文将算法在两个公开数据库上进行了测试，实验结果表明该方法优于其它显著性检测算法。本发明设计合理，利用低级特征和高级特征构建重启性随机行走的框架，获得了与人眼注意机制高度相符的显著性检测结果。
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公开(公告)号：CN105491370B
公开(公告)日：2020-09-22
申请号：CN201510799543.9
申请日：2015-11-19
Applicant: 国家新闻出版广电总局广播科学研究院
Abstract: 本发明涉及一种基于图的协同低高级特征的视频显著性检测方法，属于视频检测技术领域，其技术特点是：使用改进的随机行走算法模拟人眼运动进行视频显著性检测。该方法从视频流中提取低级特征与高级特征，以超像素为基本单元，利用低级特征获得空域转移概率矩阵和时域重启矩阵，以边界优先作为一种高级特征获得基于边界先验的的重启矩阵。将两种重启矩阵与空域转移概率矩阵相结合到重启性随机行走算法的框架中获得时空域显著性图。本文将算法在两个公开数据库上进行了测试，实验结果表明该方法优于其它显著性检测算法。本发明设计合理，利用低级特征和高级特征构建重启性随机行走的框架，获得了与人眼注意机制高度相符的显著性检测结果。
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公开(公告)号：CN105472380A
公开(公告)日：2016-04-06
申请号：CN201510799512.3
申请日：2015-11-19
Applicant: 国家新闻出版广电总局广播科学研究院
IPC: H04N17/02
Abstract: 本发明属于视频显著性检测领域，具体地说，涉及基于蚁群的压缩于显著性检测算法，其技术特点是：将视频帧划分为块并建模成一个图；从压缩码流中提取每个节点的时域和空域特征，构建时空域启发矩阵；使用蚁群算法，根据时空域启发矩阵分别获得时空域显著性图；根据人眼视觉特性和时空域显著性图的特征，自适应融合时域和空域显著性图像，得到图像显著区域。本发明设计合理，其利用蚁群算法的正反馈机制和贪婪启发搜索机制，在寻找全局最优解上更有优势，时空域信息结合更符合人眼视觉规律，自适应融合方式使得最终检测效果更加符合人眼主观感知质量。同时，本发明不依赖于视频内容变化以及编码时参数设置的影响，具有良好的鲁棒性以及可扩展性。
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