图像质量评估（IQA）对于众多图像处理应用至关重要。 通常，图像质量度量（IQM）将图像质量视为在某些感知空间中与参考图像的保真度或相似度。 这种全参考IQA方法是一种比较，涉及以感知上有意义的方式测量两个信号之间的相似性或差异。 人类视觉系统（HVS）的建模已被视为实现感知质量预测的最合适方法。 实际上，自然图像统计可以是模拟HVS的有效方法，因为自然图像的统计模型揭示了HVS的一些重要响应特性。 稀疏编码是自然图像的有用统计模型，等效于独立分量分析（ICA）。 它对初级视觉皮层中简单细胞的感受野提供了很好的描述。 因此，在设计IQM时，可以使用这种统计模型来模拟视觉皮层级别的视觉处理。 在本文中，我们提出了一种IQA保真度准则，该准则将图像质量与参考图像和失真图像之间的相关性以稀疏代码形式相关联。 提出的可视信号保真度度量（称为稀疏相关系数（SCC））是出于需要从简单细胞接受域的稀疏模型中捕获两组输出之间的相关性的动机。 SCC表示皮质视觉空间中图像的两个视觉信号之间的相关性。 多项式和逻辑回归后的实验结果表明，在单失真和交叉失真测试中，SCC均优于最新的IQM。

对Ihetutu井田的底部沉积物质量进行了评估，以确定Pb-Zn开采活动对该地区溪流，河流和池塘沉积物的影响。 测量了从Ishiagu的Ihetutu井田中四个采样站（河流/矿井）采集的底部沉积物中的铜，锌，铁，镍，锰，铅，镉和铬的水平以及一些理化参数，这些采矿站接收来自采矿和采矿的排放物。人类活动，以及乌图鲁的控制采样站（距研究区约12公里）。 该研究分四个季节进行（雨季，雨季晚，干旱和旱季晚）。 用温度可调的块消解器进行样品消解。 重金属分析使用火焰原子吸收分光光度计（FAAS）进行，而其他理化参数则通过标准现场和实验室程序确定。 得到的结果的平均值范围是： pH = 5.81-6.44，EC = 269.00-1545.00μS/ cm，Cl− = 43.30-112.33 mg / kg，碱度= 0.70-1.25 mg / kg，NO3- = 5.90-7.90 mg / kg，TOC = 0.81-1.75 mg / kg，TOM = 1.40-3.02 mg / kg，Cu = 4.74-50.93 mg / kg，Zn = 26.78-57.07 mg / kg，Fe

信道质量评估是自适应跳频通信的关键技术,其实时评估结果为自适应频率控制和自适应功率控制提供依 据 。快速自适应跳频是跳频系统发展的主要方向之一,针对其特点,提出了基于接收信号信噪比预测算法的信道质 量评估方法 。主要由信噪比预测、信噪比估计和门限比较3个部分构成,分别采用卡尔曼滤波器、信号子空间法和误 码率性能分析法进行了实现,在 FFH/BFSK系统中做了仿真验证 。结果表明,在0～25 dB的信噪比变化范围内,估 计和预测误差较小,能够对信道质量做出实时评估 。可以应用于快速自适应跳频通信系统 。

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基于KPI/KQI的语音质量评估系统，用java语言在eclipse上编写，上面有详细的代码说明，谢谢！

比较图片相似度代码matlab 图像重定向质量评估 基于以下三篇论文的ARS和MLF图像重定向质量评估措施的 Matlab 实现。 用于图像重定向质量评估的纵横比相似性 (ARS)。 ICASSP 2016 用于图像重定向质量评估的基于后向注册的纵横比相似性。 提示 2016 用于重定向图像质量的基于多级特征的测量。 提示 2018 该代码已在 Windows 10 64 位操作系统上进行了测试。 要运行代码，您需要准备第一个。 是ARS措施的实施。 您可以运行以获取结果。 如果 mex 文件不兼容，请运行更新现有的 mex 文件。 在 Win 10（i7-6700 @3.4GHz 和 16GB 内存）上可能需要大约 1.2 小时。 在至强处理器上，可能会输出与论文中报道的相比略有不同的匹配结果并导致预测性能不一致。 在这种情况下，您可以使用计算结果来替换向后注册结果。 是MLF措施的实施。 您可以运行以获取结果。 MLF_code 依赖于 ARS_code，首先需要能够运行。 在 Win 10（i7-6700 @3.4GHz 和 16GB 内存）上可能需要大约 2.1 小时。

光传输线路与设备维护

计算两幅图片的PSNR和SSIM

图像质量评价半参考RR基本介绍及常用方法简介

QUAST执行快速方便的质量评估和基因组装配比较。 QUAST计算了许多众所周知的指标，包括重叠群准确性，发现的基因数量，N50和其他指标，以及引入了新的指标，例如NA50（请参见本文和手册中的详细信息）。 全面的分析得出汇总表（纯文本，制表符分隔和LaTeX格式）和彩色图表。 该工具还可以生成基于Web的报告，将所有信息压缩到一个易于浏览的文件中。 QUAST具有直观的命令行界面和详细的手册，可帮助用户运行它并了解其输出。 此外，实验室在http://quast.bioinf.spbau.ru/上启动了Web-QUAST的Beta版，这使质量评估更加简单。 QUAST和MetaQUAST（宏基因组程序集的扩展名）论文发表在《生物信息学》上。