针对立体图像的多维影响因素和预测结果准确性不足的问题，提出一种基于卷积神经网络-支持向量回归（CNN-SVR）的立体图像视觉感知客观评价模型。该模型将基于颜色的平面显著图和基于差异的视差图相结合，对其进行阈值分割，得到视觉感知潜在显著不适区域；然后进行特征提取，分别提取对比度、颜色、结构复杂度等全局特征和视差、纹理、空间频率等局部特征；最后采用将CNN和SVR相结合的方式构建多特征视觉感知客观评价模型，得到最终的客观预测值。实验结果表明，所提方法的Pearson相关系数高于0.87，Spearman相关系数高于0.83。与现有其他方法相比，在公开数据集上所提客观评价模型更优，预测结果与人们主观评价结果具有更高的一致性。

目前光学成像技术已经在深海探测中发挥重要的作用，但仍缺少深海视频质量主观评价研究，尤其是缺少公开的深海视频质量评价数据集。为此，构建了一个公开的、带有主观质量标签的深海视频质量评价数据集，该数据集包括5类代表性的真实深海场景视频。为了实现数据增广，使用基于深度学习和基于融合的水下图像增强方法进行视频质量增强，使用高斯模糊和高斯噪声进行视频质量退化；采用单激励绝对等级主观质量评价方法对深海视频进行视频质量评价，主观评价实验人数为20，得到总数量为142的深海视频质量评价数据集。在该数据集上验证了8种图像/视频质量客观评价模型的性能，结果显示当前视频质量客观评价模型用于深海视频质量评价还需提升性能。数据集公开在http：//ieee-dataport.org/documents/deep-sea-video-quality-dataset，有助于深海视频质量客观评价和增强技术的优化和改进。

简要阐述了基于全波与三波段的真彩色微光夜视系统原理,结合图像融合的一般算法,研究了加权平均法、基于线性变换增强的Brovey法、 HIS(色调、亮度和饱和度)空间法及基于边缘分割的HIS法4种真彩微光夜视图像融合算法,详细阐述了融合算法的实现方法和过程。研究结果表明,利用基于线性变换增强的Brovey法,得到场景一和场景二的融合图像的综合客观评价指标值,分别为27.9647、31.2756,均大于其余3种算法得到的值。在这4种融合算法中,由基于线性变换增强的Brovey法得到的融合图像视觉效果最优。

针对立体图像舒适度难以有效地进行客观评价的问题, 结合人眼视觉注意机制, 提出了基于区域对比度的舒适度评价模型.根据显著图与视差图提取感兴趣区域作为前景区域; 量化前景和后景区域颜色空间, 估计空间加权区域对比度, 计算前景区域视差角、宽度角; 根据主观评价值利用最小二乘法拟合曲线得出客观评价模型.对比视差+宽度模型可知, 模型预测值与主观评价值的Pearson相关系数、Kendall相关系数较原模型分别提高了8.1%、3.9%, 且平均绝对值误差减小了13%, 均方根误差减小了22.1%.本文模型的普适性更优, 结果更接近主观评价值.

太赫兹三维成像技术是太赫兹成像技术的重要研究方向, 因为基于样本的三维图像可以获取比二维图像更丰富的分布信息。影响压缩感知方法三维重建结果精度的算法控制参数主要有迭代次数和稀疏限制参数。利用主观及客观评价法, 首先分析了理想情况下迭代次数和稀疏限制参数对再现结果的影响。考虑到实际目标板的不均匀等现象会引入噪声, 因此研究了存在高斯噪声时再现算法控制参数对再现结果的影响。结果表明：当迭代次数均为200次, 理想情况和高斯噪声方差分别为0.0005和0.001时, 稀疏限制参数分别为0.02、0.1、0.1。

基于卷积神经网络模型,提出一种立体图像舒适度评价方法。该方法无须提前根据特定的任务从图像中人工提取具体的特征,而是模拟人脑处理机制对图像进行层次化的抽象处理,自主提取特征。该方法采用三通道卷积神经网络结构,分别对原始图像进行主成分分析,以及32×32、256×256两种尺度的分块处理得到三条通道的输入数据集,根据输入数据设计每条通道的网络结构。采用两种尺寸分块处理得到不同尺寸的图像块特征信息,采用主成分分析降维处理得到原始图像的整体信息。此外,通过随机丢弃、局部响应归一化等方法提升算法的评价性能。实验结果表明,以修正线性单元为激活函数、输出层用Softmax分类器,对天津大学TJU立体图像数据库中400幅不同舒适度等级的立体图像样本进行测试,等级分类率正确达94.52%,优于极限学习机、支持向量机算法。

针对图像融合难以选择合适的评价指标的问题，通过分析主观评价与客观评价指标之间的相关性，提出一种合成评价指标方法对多波段图像融合结果进行评价。首先，从边缘清晰度、自然感、信息量及综合评价四个方面对多种方法融合结果进行主观评价；其次，用14种常用的客观评价指标对融合结果进行评价；然后，对主客观评价结果分别归一化，并采用斯皮尔曼(Spearman)相关系数分析每种客观评价指标和四种主观评价之间的相关性；最后，根据该相关性分别从四个评价方面，用14种客观指标合成一种综合指标。实验结果表明，综合指标与主观评价的相关性比单项指标或其他合成指标更高。

在太赫兹离轴数字全息中，因其记录及再现距离较短，零级衍射会对再现像造成严重影响。利用三种图像质量客观评价指标，对2.52 THz离轴数字全息中使用复振幅复原法和拉普拉斯算子消零级方法得到的再现像进行了比较分析。以成像实验中的分辨率板为模型设计了仿真目标，根据实验获得的照明光和参考光的强度分布仿真了全息图，利用角谱法进行再现，最后对真实太赫兹数字全息图进行了相同的处理，所得结果与仿真结论基本吻合。复振幅复原法和拉普拉斯算子法均能很好的抑制零级衍射。相比拉普拉斯算子法，复振幅复原法的零级衍射亮度衰减率更高，再现像整体上峰值信噪比更高，在高分辨率的0.2 mm亮竖条纹区域具有更高的信噪比，图像质量更好。

目标与背景感知对比度是影响可见光与红外灰度融合图像质量的主要因素之一。现有的对比度评价模型未能充分考虑人眼视觉特性。因此，基于韦伯对比度模型的形式，结合人眼亮度掩盖特性，提出了一种简单有效的融合图像目标与背景感知对比度评价模型。利用模拟图像和现实场景灰度融合图像的主观评价分数来检验客观评价模型。结果表明，与现有的5种图像对比度评价模型相比，所提出的目标与背景感知对比度客观评价模型能够给出更接近人眼主观感受的评价结果，有效地实现灰度融合图像目标与背景感知对比度的客观评价。

图像清晰度是评价图像质量时常用的指标之一。现有的清晰度评价模型未能充分考虑人眼视觉的亮度掩盖特性。为此, 在均方根对比度基础上, 考虑人眼亮度掩盖特性, 通过计算图像中人眼感兴趣区域(包含细节、边缘和纹理)的感知对比度构造一种无参考的图像清晰度客观评价模型。并利用IVC数据库来验证模型, 结果表明, 与已有的4种清晰(模糊)度评价模型相比, 该模型的评价结果更接近人眼主观感受, 且计算量小, 运算耗时短, 是一种简单有效的图像清晰度评价模型。