随着3D视频的普及，虚拟视角合成（DIBR）技术被广泛应用在娱乐、**、教育等多个领域。DIBR技术作为虚拟视角合成的主流技术之一，其合成图像视频的质量是相应技术成功应用的关键，因此针对DIBR图像提出了一种基于统计特征的无参考质量评价模型。首先通过Benford定律对DIBR图像特有的纹理失真进行检测，再提取图像的discrete cosine transform（DCT）系数的离散值和自然场景统计特征。最后利用支持向量回归（SVR）对提取的特征进行训练，得出预测分数。在IVC、IETR和MCL-3D三个公开的图像数据集上的实验结果表明，所提方法与人类主观评价具有高度的一致性。

车辆识别代号对于车辆年检具有重要的意义。由于缺乏字符级标注，无法对车辆识别代号进行单字符风格校验。针对该问题，设计了一种单字符检测和识别框架，并对此框架提出了一种无须字符级标注的弱监督学习方法。首先，对VGG16-BN各个层次的特征信息进行融合，获得具有单字符位置信息与语义信息的融合特征图；其次，设计了一个字符检测分支和字符识别分支的网络结构，用于提取融合特征图中的单字符位置和语义信息；最后，利用文本长度和单字符类别信息，对所提框架在无字符级标注的车辆识别代号数据集上进行弱监督训练。实验结果表明，本文方法在车辆识别代号测试集上得到的检测Hmean数值达到0.964，单字符检测和识别准确率达到95.7%，具有很强的实用性。

色域映射是实现彩色图像在不同设备中传输和再现的关键技术,也是现代颜色管理系统的核心环节。但关于色域映射图像的质量评价研究较少,因此,提出了一种基于自然场景统计的无参考色域映射图像质量评价算法。首先将色域映射图像转换到Spatial-CIELAB颜色空间并提取颜色三属性,即亮度、彩度和色调。对亮度分量进行Log-Gabor滤波,在频域上提取统计特征表征图像的结构失真和对比度失真;对彩度和色调两个分量,在空间域上提取统计特征来表征图像的颜色失真。然后结合主观分数和提取的特征,利用后向传播神经网络训练图像质量评价模型。最后用模型评价图像质量,实验结果表明,该算法优于现有的无参考质量评价算法。

目前CNN成为计算机视觉领域, 特别是目标对象检测技术的主流方法之一。自然场景中的文本信息与一般目标对象不同, 目标检测算法对自然场景文本检测的鲁棒性差, 检测结果中的细小文本区域容易漏检, 狭长文本区域检测的完整性较差。针对这一问题, 对自然场景文本信息特征分析, 提出了一种基于级联CNN的自然场景文本检测方法。该方法利用检测模型尽可能地发现疑似文本区域, 然后利用分类模型分类筛选出最终的文本区域。在SSD目标检测算法的基础上, 设计一种适用于自然场景文本的检测模型; 然后对检测模型得到的疑似文本区域使用非极大值抑制和融合操作, 消除重叠检测对结果的影响; 最后使用针对性训练的分类模型对得到的候选区域进行分类筛选, 得到最终的检测结果。该方法在数据集ICDAR2013上的召回率、准确率和F值分别为0.77、0.81和0.79, 对于自然场景图像的文本检测有着较强的鲁棒性, 能够有效地检测到图中细小的文本区域, 明显改善狭长文本区域检测不全的情况。

相位检索技术将光学与计算相结合，从强度测量中恢复相位，包括强度传输方程法和角谱迭代法。但前者仅对近场相位的恢复有效，其基于相干照明的假设前提使得该方法不能直接应用于自然场景的相位检索中；而后者具有迭代不确定性、收敛速度慢等缺点。探讨了在相干照明情况下传统强度传输方程法和角谱迭代法相融合的相位检索算法，将该融合法进一步扩展，提出了适用于自然场景透镜模型的相位检索方法，即使用强度传输方程法计算像平面的相位，并将该相位值作为角谱迭代的初始值，根据光路的可逆性，迭代出物面的相位信息，分别给出了两种情况下的实验结果。

本文介绍了一种用连续激光制作室外自然场景体视彩虹全息技术.先用自制的透镜线阵照相机拍摄室外自然场景经透镜所成像的初级体视图,然后用连续激光照明初级体视图,原光路返回,透镜线阵此时不仅起到成像作用,而且起到了彩虹全息术中的狭缝作用.这种技术也适用于室外动态物体.本文制作了室外自然场景的体视彩虹全息图,并给出了实验结果.