摘要：目的探讨深度学习图像重建算法(DLIR)相较于自适应统计迭代重建算法(ASiR-V)在改善动态负荷心肌CT灌注成像(CTP)图像质量及提高心肌边缘清晰度方面的能力。方法收集2023年9月至2024年2月在广东省人民医院行动态负荷心肌CTP的30例患者。对所有入组患者的影像资料分别使用ASiR-V 50%、ASiR-V 80%和中强度DLIR(DLIR-M)、高强度DLIR(DLIR-H)算法进行图像重建。在左心室腔、室间隔及左心室侧壁选取感兴趣区测量其CT值和标准差(SD),计算信噪比(SNR)和对比噪声比(CNR)。使用Matlab获得4个左心室心肌边缘CT值变化的差值(d)和CT值变化的斜率(s)用于评估客观边缘清晰度。由2名影像医师对图像的噪声、自然外观及边缘清晰度进行主观评分。2名医师评分不一致时由第3名高年资医师评分决定。分别计算SD值较低、SNR及CNR较高的ASiR-V和DLIR图像的左心室心肌血流量(MBF)。符合正态分布时,两组间比较采用独立样本t检验,多组间比较采用随机区组设计的方差分析;不符合正态性分布时,使用Friedman检验,两两比较采用Bonferroni校正检验。结果4种图像在室间隔、左心室侧壁的SD、SNR及CNR的差异均有统计学意义(P均0.05)。结论DLIR-H重建的动态负荷心肌CTP图像的SD、SNR及CNR与ASiR-V 80%相当,且采用DLIR-H可提高左心室心肌的边缘清晰度,同时不影响MBF值计算。

摘要：为对自动驾驶汽车在雨雪天气下的测试提供可靠依据,保证汽车在雨雪恶劣环境下的系统可靠性,针对自动驾驶视觉图像质量影响的量化评估进行研究。通过封闭试验场模拟环境构建、测试工况和量化评估指标设计进行深入分析,研究雨雪天气对视觉图像的影响。首先,针对不同天气条件建立环境模拟方案,设计多种测试工况,采集不同降雨/降雪等级条件下不同车速、不同目标物环境下的图像数据(共包括48种静态工况和48种动态测试工况),为分析研究提供充足的数据基础。其次,针对不同工况特点设计图像整体质量评价指标和特征点提取评价指标,从不同角度对自动驾驶视觉图像进行详细分析。最后,基于采集的数据对比分析雨雪对相机图像的影响。分别通过有参考指标和无参考指标对静态工况数据和动态工况数据进行分析,从图像整体质量角度进行评估。此外,为细化探究雨雪对图像目标物识别的影响,通过SIFT和ORB特征算子提取的目标物区域内特征点数作为指标,量化对比图像目标感知影响。结果表明:提出的评估方案能够可靠量化表征雨雪对自动驾驶视觉图像质量的影响;设计的降雨/降雪模拟方案和量化评估方法可为自动驾驶技术设计和测试评价提供支撑。

摘要：当前基于机器视觉的粗糙度测量方法使用的图像指标考虑因素少、无参考使得预测模型精度受限、受光源亮度影响大。针对此问题,论文提出了一种基于全参考彩色图像质量算法的粗糙度测量方法。该方法根据粗糙表面成像机理分析,在视觉显著性图像质量评估算法(VSI)的基础上引入结构信息,提出了基于视觉结构显著性(VSIS)的图像质量评估算法,与此同时设计了一套基于图像质量的磨削样块表面粗糙度测量装置。实验结果表明,提出的VSIS图像质量评估算法与表面粗糙度Ra之间存在明显的相关性。使用最小二乘法拟合出的曲线关系,能够对粗糙度大于等于0.965μm的磨削样块进行低离散高精度预测,平均误差为0.111μm,标准差为0.079μm。相比于考虑单一因素的粗糙度关联图像特征指标,VSIS有着较好的综合性能,且能一定程度上克服光源亮度的影响,为非接触粗糙度测量提供可选择途径。

摘要：提出一种将局部分析和全局分析相结合,综合评价图像质量的方法.首先将指纹图像划分成32×32的子块,对每一块做快速傅里叶变换(fastFouriertransform,FFT),计算块频谱分布图的最小转动惯量和偏心率,从这些参数得到块质量的局部分析结果;然后考察每块图像的频域特征参数(方向、频率等)与其8邻域块相应参数的关系,从纹线流势的全局观点聚类形成图像的清晰区和模糊区;最后综合局部分析和全局分析的结果,给出指纹图像的质量评价.实验结果表明这是一种合理的、有效的方法.

摘要：将人眼视觉特性和图像本征特性相结合,设计了一套基于视觉掩盖和奇异值分解的图像质量评测方法。根据人眼的视觉敏感性函数(CSF)将参考图像和待测图像做噪声掩盖处理,剔除视觉敏感区外的图像信息;然后,根据人眼视觉特性提取参考图像的纹理区和平坦区,并作为待测图像检测区的划分依据,分别计算参考图像和待测图像在各自纹理区和平坦区的奇异值;最后,通过奇异值测度得到待测图像在纹理区和平坦区的质量劣化程度。实验表明:通过纹理区和平坦区的区分检测,可提高检测敏感度并据此判断劣化及影响程度。同时,检测结果的主观相似性(CC)可达到0.896,均方根误差(RMSE)为5.58,较PSNR和SSIM具有更好的性能。该方法实现简单,便于系统集成,可在涉及视频及图像质量检测的领域得到较好应用。

摘要：提出了一个新的红外小目标图像质量评定标准——背景干扰程度,定义了"目标混淆度"和"目标遮隐度"两个指标,它们分别体现了背景噪声引入虚警的能力和背景噪声遮隐目标的能力,设计实现了利用两个指标对背景干扰程度的定量描述.实验证明,与传统的小目标图像评定标准信噪比相比,利用该标准评定的结果与实际情况更加符合,更准确地描述了研究者所关心的检测识别目标难易程度的信息,同时,该标准对于无目标信息情况下小目标图像的质量评定也是有意义的.

摘要：受等效相位中心误差的影响,新体制的多输入多输出合成孔径雷达(MIMO-SAR)方位成像结果存在"假峰"而导致成像质量下降。该文提出基于虚假旁瓣比、积分旁瓣比及峰值能量损失等图像质量指标联合评价"假峰"对SAR成像质量的影响,进而确定MIMO-SAR等效相位中心误差界,为系统设计和信号处理提供了依据。结果表明:当等效相位中心误差超过0.2rad时,一般需要对其进行补偿以满足常规指标要求;星载系统较机载系统更适合等效相位中心处理,通常可忽略等效相位中心误差的补偿环节。

摘要：天绘二号01组卫星于2019年4月30日成功发射,包含高分辨率的合成孔径雷达以及高精度的星间相对状态测量设备等有效载荷,可以获取全天候、全天时的雷达干涉图像数据和辅助测量数据,用于科学试验研究、国土资源普查及测绘地理信息等领域。为了衡量该卫星的成像能力,本文利用基于点目标和基于面目标的多项SAR图像客观质量评价指标,对该星组两颗卫星的图像进行了客观、全面地评价分析。分析结果显示,天绘二号A星、B星的成像质量均可以达到卫星设计指标的要求,意味着天绘二号卫星图像在后续的目标区域选择与分析、图像目标识别、目标特征提取等应用中具有可靠的精度保证。两颗卫星的大部分客观指标基本相当,并且两颗卫星都满足距离向的空间分辨率优于方位向的空间分辨率,距离向的积分旁瓣比和峰值旁瓣比优于方位向。在距离向上,点目标的能量越集中,从雷达图像中检测出暗目标和弱目标的能力越强。通过试验分析,在距离向A星拥有更低的峰值旁瓣比,即在距离向成像质量上A星略优于B星。

摘要：印前设计及产品化过程主要包括印前设计、制版、印刷、印后加工等环节，各环节之间相互衔接、相互影响，形成了一个有序的、整体的、系统化的生产流程。“印前设计”的图像来源包括拍摄、扫描、绘制、从图库及网络搜寻等。从方法上来看，市场调查是获得设计资料最有效、最务实的做法。在印前设计阶段，图像信息处理是保证视觉效果、成品质量与工艺规范的主要应用手段。电脑数字化技术的广泛应用，是数字化图像处理质量的基本保证。制版在产品化过程中处于承前启后的阶段，在印刷及印后加工过程中，还存在许多影响成品图像质量的不确定因素。新媒体时代背景下的设计师，既要懂得如何为数字化印刷生产服务，也应掌握传统的印刷设计工艺，以便适应时代的需求，保证印刷产品的质量。

摘要：本文从阐述演播室图像制作技术的发展变化入手,通过对"舞美、灯光设计对图像质量的影响以及与画面质量的关系"做出的进一步分析,力图找出各工种协同工作的共同语言并架设起解决问题的桥梁,为电视观众奉献出丰富的、饱含艺术价值的优质电视节目。为改善、提高电视节目图像质量提供了新的思路,对提升演播室图像信号质量具有较大的参考价值。