摘要：设计了一种侧馈矩形微带贴片天线用于湿度传感。通过HFSS仿真设计确定其2.4 GHz的工作频率及结构尺寸。对采用自行搭建的直写打印系统制备的微带贴片天线进行了湿度传感研究,在辐射贴片敏感区域上涂覆PDDA湿敏材料用于增强湿敏特性。结果表明,PDDA起到了关键的湿敏作用,直写打印获得的微波天线能够起到高湿报警并在中高湿的50%RH~90%RH范围内起到湿度传感作用。其灵敏度为250 kHz/%RH、线性度为0.95。

摘要：同时具有高空间分辨率和高光谱保真度的全色/多光谱融合影像具有广泛的应用前景。然而,一方面全色/多光谱融合方法通常会产生不同的空间畸变或光谱失真;另一方面,受卫星成像系统限制,无法获取真实高空间分辨率多光谱参考影像,因此,如何在无真实参考影像情况下有效评估融合影像质量具有重要意义。为此,本文提出了一种基于多元高斯模型(MVG)的全色/多光谱融合影像无参考质量评价方法,本方法基于全色/多光谱遥感影像融合大型数据库,构建了包含多种卫星类型和专题地物的基准数据集、测试数据集、验证数据集,用于MVG模型设计、测试、验证;在此基础上,充分考虑融合影像的空间畸变和光谱失真,针对性提取影像的空间和光谱敏感特征,通过大量空、谱特征的MVG模型训练拟合,建立基准MVG评价模型,此外,在基准MVG训练中,选择高方差子影像进行模型训练,以增强模型的稳健性;最终,以基准MVG模型与融合影像MVG模型之间的相对距离计算融合影像质量。实验结果表明,本研究方法相较于传统无参考质量评价方法具有一定优越性,有利于全色/多光谱融合影像质量评价的应用研究。

摘要：立体图像质量评价是评价立体视频系统性能的有效途径,而模拟人类大脑神经网络进行特征提取是立体图像质量评价的关键.为此,提出一种基于极限学习机的全参考立体图像质量评价方法,包括3个阶段:1)对原始和失真立体图像分别进行特征描述,以左图像,右图像和独眼图作为输入信息,采用包含3个隐层的极限学习机将图像信息映射到特征空间,从而得到原始和失真立体图像的特征描述;2)对原始和失真立体图像的特征描述进行相似性度量,从而得到原始和失真立体图像的质量特征;3)采用极限学习机建立得到的12维质量特征与主观评价值的回归模型,并将训练得到的回归模型用于测试阶段,预测得到相应的客观质量评价值.实验结果表明,文中方法在对称和非对称立体图像数据库都取得了较好的性能,与人类的主观感知保持良好的一致性.

摘要：针对传统红外与可见光图像融合方法存在融合图像场景对比度低、热红外目标不明显、细节与纹理不够清晰的问题,提出了一种基于多尺度低秩分解的红外图像与可见光图像融合方法。该方法通过多尺度低秩分解,将红外图像、可见光图像分别分解为多层次局部低秩图(显著图)和全局低秩图;充分考虑分解图像特点,有针对性地设计最优融合规则,有效融合红外和可见光图像的互补信息;基于融合规则重构融合图像。基于公开数据集进行实验验证。结果表明,本文所提方法能够生成目标清晰、细节丰富的融合图像,相比于其他方法,具有更好的视觉效果和融合精度。

摘要：立体图像质量评价是评价立体视频系统性能的有效途径,而如何结合人类的视觉特性对立体图像质量进行评价是目前的研究难点.为此提出一种基于深度学习的无参考立体图像质量评价方法,分为训练和测试2个阶段.在训练阶段,首先对左右图像分别进行Gabor滤波,获取不同尺度和方向的统计特征作为单目特性;然后根据人眼视觉系统的双目竞争特性,将左右图像融合得到独眼图,提取其方向梯度直方图作为双目特征;最后通过深度信念网络训练得到特征和主观评价值之间的回归模型.在测试阶段,根据已建立的回归模型,预测得到左右图像质量并联合得到立体图像质量.实验结果表明,文中方法在对称和非对称立体图像数据库都取得了较好的效果,与人类的主观感知保持良好的一致性.

摘要：立体图像的视觉变焦优化是近年来图像处理和计算机视觉领域热门的基础研究问题。3D图像的变焦视觉增强技术越来越受到关注。为此,本文从相机变焦拍摄的模型出发,提出一种基于网格形变的立体变焦视觉优化方法,力求提高3D立体视觉的体验。首先利用数字变焦方法模拟相机模型对目标区域进行适当的视觉放大,然后根据相机变焦距离建立起参考图像与目标图像之间的映射关系,并提取前景目标对象,接着使用改进型深度恰可察觉深度模型来引导目标对象的自适应深度调整。最后结合本文所设计的七个网格优化能量项,对图像网格进行优化,以提高该目标对象的视觉感,并确保整幅立体图像的良好视觉体验效果。与现有的数字变焦方法相比,所提出的方法在图像目标对象的尺寸控制方面和目标对象的深度调整方面都具有更好的效果。

摘要：率失真优化(RDO)是视频编码压缩中的关键技术之一。传统的率失真优化技术使用误差平方和(SSE)或绝对差和(SAD)度量失真,不能获得较好的视觉感知质量。本文针对新一代视频编码标准高效视频编码(HEVC)帧内编码RDO,提出了一种基于结构相似度(SSIM)度量失真的RDO方法。首先,根据HEVC编码树形单元(CTU)结构设计了基于SSIM的失真计算方法;然后,提出了一种基于量化器推导的码率-量化步长(R-Δ)模型和一种基于统计分析的失真-量化参数(DSSIM-QP)模型,用于求取拉格朗日乘数;最终,使用多QP优化方法求取模型参数。实验表明,相对于HEVC传统的RDO,针对全I帧(即所有帧都为帧内编码)固定QP编码和多QP优化编码,在相同的SSIM条件下,码率分别平均降低8.4%和13.9%左右,同时编码复杂度分别平均增加约3%和2%。

摘要：针对自由视点视频系统中深度视频数据量大、深度编码失真影响虚拟视点绘制图像质量的问题，提出一种深度视频传输方法．该方法包括深度视频预处理和后处理两部分：在深度视频预处理阶段建立绘制无失真模型，并基于该模型对深度图进行高斯平滑及下采样以减少编码比特数；在后处理阶段，对解码和上采样后的深度视频采用自适应边缘重建以恢复深度边缘信息．实验结果表明，文中方法能节省53．87％～73．62％的码率，提高了虚拟视点绘制质量．

摘要：针对立体图像内容的真实性认证和完整性保护等问题,提出一种基于双目恰可觉察失真(BJND)的立体图像篡改定位及恢复水印方法。首先,利用奇异值的稳定特性,设计左右图像的定位水印;然后,根据BJND强度将左右图像的定位水印嵌入到左图像中;最后,利用离散余弦变换(DCT)和JPEG量化压缩生成恢复信息,并将右图像和左图像遮挡暴露区域的恢复信息分别嵌入到右图像和左图像中。实验结果表明,本文方法所构造的水印对JPEG压缩、椒盐噪声、高斯白噪声等偶然攻击比较鲁棒,而对剪切、拼接、旋转等恶意攻击较为脆弱,同时对左右图像的恶意篡改区域检测率大于98%。由于充分利用了左右图像的匹配特性,恢复的被篡改立体图像其左右图像PSNR达36.02dB～41.29dB。

摘要：针对空间分辨率比率较大尺度差异下的高分五号(GF-5)与高分一号(GF-1)卫星影像的空—谱融合问题,提出多传感器影像融合策略:一方面,通过现有空—谱融合方法的分步融合得到融合影像;另一方面,在分步融合理论基础上,推导得出一体化融合基础框架,并进一步提出基于多分辨率分析的多传感器一体化融合方法,缓解现有方法因空间分辨率比率过大导致影像空、谱互补信息难以有效集成的问题。其中,提出的一体化融合方法基于调制传递函数MTF(Modulation Transfer Function)滤波对多传感器影像空间(高频)和光谱(低频)分量进行分解提取,并充分考虑多传感器高空间分辨率影像与高光谱分辨率影像之间的关系,以及高光谱分辨率影像波段间关系,设计合理的融合权重,最终可得到具有最高空间分辨率和最高光谱分辨率的融合影像。通过GF-1全色影像、GF-1多光谱影像、GF-5高光谱影像数据对提出方法进行实验验证,结果表明:本文方法可有效集成多传感器影像间的空、谱互补信息,得到较优融合结果。