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人眼对比度敏感函数在图像感知中应用研究

作　者: 黄小乔
导　师: 石俊生
学　校: 云南师范大学
专　业: 光学工程
关键词: 人眼视觉系统(HVS) 对比度敏感函数(CSF) 图像质量 感知色差 近视眼 色差峰值信噪比(CD-PSNR)
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2007年
下　载: 115次
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内容摘要


数字图像系统得到广泛的应用,系统的性能包括信息的获取、显示、存储与传输处理等与人眼视觉特性有密切的关系。建立基于人眼视觉系统(Human Visual System,HVS)特性来进行数字图像的处理、理解研究已经成为该领域中一个重要的研究课题。其中人眼对比度敏感函数(Contrast Sensitivity Function,CSF)是HVS特性中最主要的空间特性。论文对CSF在感知图像间色差和图像质量评价中的应用做了研究。主要做了以下几方面的工作:(1)介绍了HVS的视觉结构,其中重点分析了其视觉基本特性,包括视觉的非线性、对比度敏感特性、掩盖特性及多通道处理机制。(2)简要地分析了人眼对比度敏感函数和调制传递函数以及二者的关系。(3)验证了在空域中用S-CIELAB模型计算图像色差和在频率域中用CSF对图像进行滤波运算的方法来计算图像色差的一致性。(4)在计算图像感知色差的基础上,基于人眼CSF特性,提出了色差峰值信噪比(CD-PSNR)的彩色图像质量客观评价参数。对180幅彩色图像进行了CD-PSNR参数计算,并与国际上已经给出的主观评价结果进行了比较。实验结果表明其客观评价结果与平均主观评价分数具有较好的一致性。(5)最后测试了三名视力为0.4的近视眼的CSF,并用对比度阈值判断图像对应频率对比度的方法感知图像。实验结果表明,CSF在图像感知和图像质量评价中扮演着重要的角色,利用CSF进行相关图像处理的计算结果与主观评价有较好的一致性。

全文目录


摘要  5-6
ABSTRACT  6-7
第一章 绪论  7-13
  1.1 研究背景及意义  7-8
  1.2 国内外研究现状  8-11
    1.2.1 人眼CSF的测量及其数学模型  8-9
    1.2.2 CSF在图像处理及感知中的应用  9-10
    1.2.3 CSF在眼医学中的应用  10-11
  1.3 本文主要研究工作  11-13
第二章 人眼视觉及视觉特性  13-21
  2.1 视觉生理学  13-15
  2.2 视觉现象  15-17
  2.3 人眼视觉特性  17-21
    2.3.1 视觉非线性  17
    2.3.2 对比度灵敏特性  17-18
    2.3.3 掩盖效应  18-19
    2.3.4 多通道结构  19-21
第三章 人眼对比度敏感函数(CSF)及其数学模型  21-28
  3.1 调制传递函数(MTF)  21-23
    3.1.1 MTF的概念  21-22
    3.1.2 人眼MTF  22-23
  3.2 CSF的概念  23
  3.3 人眼MTF与CSF的关系  23-24
  3.4 几种主要的CSF数学模型  24-28
    3.4.1 Movshon模型  25
    3.4.2 Barten模型  25-26
    3.4.3 Daly模型  26-28
第四章 CSF在图像色差评价中的应用研究  28-44
  4.1 引言  28
  4.2 空域处理  28-35
    4.2.1 S-CIELAB模型  28-31
    4.2.2 显示器设置与特性化  31-33
    4.2.3 色差计算实验及结果  33-35
  4.3 频域处理  35-43
    4.3.1 实现步骤  36-37
    4.3.2 实验说明  37-40
    4.3.3 实验结果及分析  40-43
  4.4 本章小节  43-44
第五章 CSF在图像质量评价中的应用研究  44-56
  5.1 引言  44
  5.2 图像质量评价方法的分类  44-49
    5.2.1 传统图像质量评价方法  44-47
    5.2.2 图像质量评价的新方法  47-49
  5.3 基于色差的均方误差与峰值信噪比评价图像质量研究  49-55
    5.3.1 色差均方误差与色差峰值信噪比  49-50
    5.3.2 客观评价实验  50-54
    5.3.3 结论  54-55
  5.4 本章小结  55-56
第六章 近视眼CSF及图像感知研究  56-63
  6.1 近视眼CSF  56-58
    6.1.1 测量近视眼的CSF  56-57
    6.1.2 近视眼CSF数学模型  57-58
  6.2 近视眼图像感知研究  58-61
    6.2.1 实验步骤  59
    6.2.2 实验说明  59-60
    6.2.3 实验结果  60-61
    6.2.4 分析与讨论  61
  6.3 本章小结  61-63
第七章 总结与下一步工作  63-65
  7.1 总结  63-64
  7.2 下一步工作  64-65
参考文献  65-69
攻读硕士学位期间参与课题及发表的论文  69-70
致谢  70

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机的应用 > 信息处理（信息加工） > 模式识别与装置 > 图像识别及其装置
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