圖像美學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)及自適應(yīng)增強(qiáng)研究.pdf

1、隨著數(shù)碼設(shè)備的普及和日益更新，人們將越來越多的關(guān)注集中于圖像美感?？捎?jì)算美學(xué)通過模擬人類感官系統(tǒng)，以可計(jì)算的方式對(duì)圖像進(jìn)行美學(xué)質(zhì)量判斷，是計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域具有挑戰(zhàn)性的課題。本文致力于圖像美學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)及自適應(yīng)增強(qiáng)算法的系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)，對(duì)圖像構(gòu)圖與視覺上的多屬性評(píng)價(jià)及增強(qiáng)進(jìn)行了一系列的研究。本文主要工作如下:
　　(1)構(gòu)圖質(zhì)量評(píng)價(jià)部分:首次定義了景深評(píng)價(jià)公式，實(shí)現(xiàn)對(duì)圖像景深構(gòu)圖的量化評(píng)價(jià)，并在已有視覺平衡評(píng)價(jià)算法的基礎(chǔ)上加入顯著區(qū)域比例評(píng)價(jià)

2、項(xiàng)，有效改善了評(píng)價(jià)算法的準(zhǔn)確性。
　　(2)視覺屬性質(zhì)量評(píng)價(jià)部分:首先，提出了一種基于自適應(yīng)窗口的清晰度評(píng)價(jià)方法，解決了傳統(tǒng)清晰度評(píng)價(jià)算法不能對(duì)“淺景深”圖像進(jìn)行準(zhǔn)確評(píng)價(jià)的問題;其次，從對(duì)比度在直方圖上的體現(xiàn)出發(fā)，提出一種基于直方圖的對(duì)比度評(píng)價(jià)算法，實(shí)現(xiàn)了對(duì)不同對(duì)比度情況的全面有效評(píng)價(jià);最后，采用統(tǒng)計(jì)方法，利用logistic非線性回歸得到圖像飽和度的相對(duì)標(biāo)準(zhǔn)，提出了一種評(píng)價(jià)彩色圖像飽和度的有效方法。
　　(3)對(duì)比度增強(qiáng)部

3、分:提出了抗對(duì)比度過增強(qiáng)的自適應(yīng)雙直方圖均衡算法(ROCLABHE):采用基于對(duì)比度的自適應(yīng)分塊方法劃分局部待增強(qiáng)區(qū)域，加快計(jì)算速度，并且有效地防止了局部對(duì)比度過增強(qiáng);用最小化亮度差的雙直方圖均衡化算法(MMBEBHE)進(jìn)行局部增強(qiáng)，在增強(qiáng)圖像的同時(shí)有效保持了亮度。此外，提出了對(duì)比度增強(qiáng)綜合算法，根據(jù)不同的對(duì)比度評(píng)價(jià)結(jié)果自適應(yīng)地選擇方法進(jìn)行圖像增強(qiáng)，形成了圖像對(duì)比度評(píng)價(jià)與增強(qiáng)算法的完整體系。
　　(4)清晰度增強(qiáng)部分:在小波域進(jìn)行

4、研究，提出一種圖像銳化新算法，根據(jù)小波多尺度提取到的邊緣銳化低頻信息，對(duì)高頻信息進(jìn)行軟閾值去噪，在提高圖像清晰度的同時(shí)對(duì)噪聲的放大實(shí)現(xiàn)了雙重抑制。
　　(5)綜合實(shí)驗(yàn)部分:本文使用SVM分類器對(duì)數(shù)據(jù)庫中圖像進(jìn)行高低美感分類實(shí)驗(yàn)，并從一種新的角度出發(fā)，通過加權(quán)求和閾值劃分的方法對(duì)圖像美學(xué)質(zhì)量進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)，在實(shí)現(xiàn)更高分類準(zhǔn)確率的同時(shí)獲得圖像美感確切分?jǐn)?shù)和各屬性具體評(píng)價(jià)結(jié)果，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)了對(duì)圖像的美學(xué)分析。最后對(duì)數(shù)據(jù)庫中低美感圖像進(jìn)行增強(qiáng)實(shí)