1) Image quality measures
图像质量特征
2) image characteristic quantization
图像特征量化
1.
ROI coding based on image characteristic quantization;
基于图像特征量化的感兴趣区域编码
3) characteristic vector of image block
图像块特征矢量
1.
In this paper,characteristics of image block are extracted by using fast Walsh transformation,and a new method for reference view selection in multi-view disparity estimation is presented,based on the characteristic vector of image block and its similarity measurement.
研究了多视点信号处理中视差估计的多参考视点选择问题,采用快速Walsh变换谱构造图像块特征矢量,并提出了基于图像块特征和相似尺度的多参考视点选择方法。
4) image feature vector
图像特征向量
1.
Based on the analysis of the advantages and disadvantages of the existing digital image watermarking detection algorithms,this paper proposes the digital image watermarking detection algorithm based on SVM,and it provides a method for normalization of image feature vectors,then gets the reduction data of feature vectors.
在分析现有数字图像水印检测算法的优势和不足的基础上,提出了基于SVM的数字水印检测算法,提供了对图像特征向量进行归一化处理的方法,得到了特征向量约简的数据形式。
5) Image characteristic
图像特征
1.
To obtain a better fusion effect of double wave band image,requires the research of image fusion arithmetic based on the analysis of the similarities and differences of the target radiation transmission feature、imaging trait and image characteristic in different wave bands.
为了对双波段图像达到比较好的融合效果,需要在分析目标辐射传输特性、成像特性和图像特征等在不同波段的异同基础上研究图像融合算法,利用互补信息和冗余信息来增强图像融合效果。
2.
The original image is divided into blocks,and several former Singular Values(SVs) are extracted from each block as the image characteristics,which are used to construct zero-watermark.
针对传统的基于奇异值分解的水印算法水印容量较低的缺陷,提出基于奇异值分解的零水印算法,在分块的基础上提取奇异值向量的前若干项,将其作为图像特征,并利用此特征进行零水印构造。
6) image feature
图像特征
1.
Frontal motion tracking based on image feature analysis;
基于图像特征分析的人体正面运动跟踪研究
2.
Fragile watermarking for image authentication based on image feature and public key cryptography;
基于图像特征和公钥密码系统的易损水印算法
3.
An approach of image feature representation that combines the multi-scale image decomposition technique and contour theory is proposed.
结合多尺度图像分解技术和等高线理论提出了一种图像特征表达方法。
补充资料：电视图像质量主观评价
在对电视系统进行必要的客观测量的基础上，最终由观看者对图像质量进行主观感觉的综合评价。在电视系统设计过程中须根据技术经济的要求进行综合评价，判定可接收的图像损伤，主观评价对客观测量和设计都有参考性的指导作用。国际电工委员会(IEC)第569号公告对观看的条件、人数、人员、图像内容、评价项目和方法都有具体规定。其中对观看距离规定为 6倍屏幕高度；人数不少于20人，若人员评价的重复性好,可减到7人。评价项目包括清晰度、灰度重现、几何失真、图像干扰、黑白和彩色信号的总图像质量、伴音干扰、伴音总质量、整机总质量等。对彩色电视机还增加色纯、会聚、重合、灰度跟踪和彩色感觉等。评价方法有与参考样机相比的相对比较法和绝对评价法。对评价结果按每人的各项评分统计得出总的评分。
主观评价和客观测量之间关系的研究也是一个重要的课题。如关于信噪比S/N 和图像质量等级 Q的对应关系,欧洲广播联盟(EBU)第 3220号文件给出公式：S/N＝23－Q＋1.1Q2（分贝）。美国电视规划协会(TASO)的研究报告认为，信噪比44.7分贝是图像质量五级；34.7分贝是四级。
主观评价和客观测量之间关系的研究也是一个重要的课题。如关于信噪比S/N 和图像质量等级 Q的对应关系,欧洲广播联盟(EBU)第 3220号文件给出公式：S/N＝23－Q＋1.1Q2（分贝）。美国电视规划协会(TASO)的研究报告认为，信噪比44.7分贝是图像质量五级；34.7分贝是四级。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条