在SSIM算法的基础上,结合亮度和对比度掩蔽等视觉感知信息构造视觉感知(visual perception)函数,提出基于视觉感知的梯度结构相似度评价方法VI_GSSIM(visual perception and gradient based SSIM)。该方法通过图像质量与图像内容和失真...在SSIM算法的基础上,结合亮度和对比度掩蔽等视觉感知信息构造视觉感知(visual perception)函数,提出基于视觉感知的梯度结构相似度评价方法VI_GSSIM(visual perception and gradient based SSIM)。该方法通过图像质量与图像内容和失真类型的相关性,结合图像的误差可视性与内容可视性构造视觉感知函数,对HVS底层视觉系统建模;同时利用梯度重新定义结构信息,得到基于视觉感知的梯度结构相似度模型,对图像进行质量评价。实验结果表明,提出的VI_GSSIM算法比SSIM更符合人眼的视觉特性,尤其适合评价降质较严重的图像。展开更多
多目标视觉跟踪的主要困难来自于多个目标交互(部分或完全遮挡)导致的歧义性.马尔可夫随机场(Markov random field,MRF)可以消除这种歧义性且无需显式的数据关联.但是,通用概率推理算法的计算代价很高.针对上述问题,本文做出了3点贡献:1...多目标视觉跟踪的主要困难来自于多个目标交互(部分或完全遮挡)导致的歧义性.马尔可夫随机场(Markov random field,MRF)可以消除这种歧义性且无需显式的数据关联.但是,通用概率推理算法的计算代价很高.针对上述问题,本文做出了3点贡献:1)设计了新的具有"分散-集中-分散"结构的递归贝叶斯跟踪框架—自助重要性采样粒子滤波器,它使用融入当前时刻观测的重要性密度函数解决维数灾难问题,将计算复杂度从指数增长变为线性增长;2)提出了新的蒙特卡洛策略—自助重要性采样,利用MRF的因子分解性质进行重要性采样,并使用自助法产生低成本高质量的样本、降低似然度计算次数和维持多模式分布;3)采用了新的边缘化技术—使用辅助变量采样进行边缘化,使用自助直方图对边缘后验分布进行密度估计.实验结果表明,本文提出的算法能够对大量目标进行实时跟踪,能够处理目标间复杂的交互,能够在目标消失后维持多模式分布.展开更多
文摘在SSIM算法的基础上,结合亮度和对比度掩蔽等视觉感知信息构造视觉感知(visual perception)函数,提出基于视觉感知的梯度结构相似度评价方法VI_GSSIM(visual perception and gradient based SSIM)。该方法通过图像质量与图像内容和失真类型的相关性,结合图像的误差可视性与内容可视性构造视觉感知函数,对HVS底层视觉系统建模;同时利用梯度重新定义结构信息,得到基于视觉感知的梯度结构相似度模型,对图像进行质量评价。实验结果表明,提出的VI_GSSIM算法比SSIM更符合人眼的视觉特性,尤其适合评价降质较严重的图像。
文摘多目标视觉跟踪的主要困难来自于多个目标交互(部分或完全遮挡)导致的歧义性.马尔可夫随机场(Markov random field,MRF)可以消除这种歧义性且无需显式的数据关联.但是,通用概率推理算法的计算代价很高.针对上述问题,本文做出了3点贡献:1)设计了新的具有"分散-集中-分散"结构的递归贝叶斯跟踪框架—自助重要性采样粒子滤波器,它使用融入当前时刻观测的重要性密度函数解决维数灾难问题,将计算复杂度从指数增长变为线性增长;2)提出了新的蒙特卡洛策略—自助重要性采样,利用MRF的因子分解性质进行重要性采样,并使用自助法产生低成本高质量的样本、降低似然度计算次数和维持多模式分布;3)采用了新的边缘化技术—使用辅助变量采样进行边缘化,使用自助直方图对边缘后验分布进行密度估计.实验结果表明,本文提出的算法能够对大量目标进行实时跟踪,能够处理目标间复杂的交互,能够在目标消失后维持多模式分布.
