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NR-IQA模型的人类视觉系统补偿方法
  • ISSN号:1000-582X
  • 期刊名称:《重庆大学学报:自然科学版》
  • 时间:0
  • 分类:TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]重庆邮电大学工业物联网与网络化控制教育部重点实验室,重庆400065, [2]重庆医科大学生物医学工程研究室,重庆400016
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(60975008)
中文摘要:

在暗视觉环境下,人类视觉对比度分辨率非常低。针对低照度图像,提出一种基于无参图像质量评价体系的补偿方法(NR-IQA)。首先,建立一种用于提取视觉评价参数的数学模型。其次,建立最好图像质量评价综合函数,用于评价图像补偿的质量。然后,计算评价函数和补偿因子k的数学关系。这种自动寻优方法用于迅速获取暗视觉下的最佳图像质量,特别是在视频图像处理中的实时补偿。

英文摘要:

Visual contrast resolution is lower in the low-light level. A compensation method for low-light image based on no-reference image quality assessment (NR-IQA in short) is presented. A mathematical model for extracting vision evaluation parameters is built. The best image quality assessment function is achieved to assess the quality of compensated image. The third step was to get the relationship between the assessment function and the corresponding compensation factors. The method of automatic optimization can be used to quickly acquire the optimal quality from an be taken from scotopic vision, especially image applied to the compensation of video image sequences rapidly.

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期刊信息
  • 《重庆大学学报:自然科学版》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:国家教育部
  • 主办单位:重庆大学
  • 主编:王时龙
  • 地址:重庆市沙坪坝正街174号
  • 邮编:400044
  • 邮箱:cdxhz@equ.edu.cn
  • 电话:023-65102302
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-582X
  • 国内统一刊号:ISSN:50-1044/N
  • 邮发代号:78-16
  • 获奖情况:
  • 中国高校精品科技期刊,重庆市一级期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版),波兰哥白尼索引,荷兰文摘与引文数据库,美国剑桥科学文摘,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:26478