jpeg压缩的matlab代码 Image Quality Assessment(IQA) 测试评价图像压缩方法的质量 压缩方法 JPEG: matlab自带的压缩方法 Webp: 调用webp源码生的exe 版本: libwebp-1.1.0-windows-x64-no-wic 质量评价方法 方法 输入 输出 代码文件 参考 PNSR YCbCr空间中的Y值 值越大越好 PSNR.m SSIM YCbCr空间中的Y值 值越大越好 ssim.m , ESSIM YCbCr空间中的Y值 值越大越好 ESSIM.m , FSIM YCbCr空间中的Y值 值越大越好 FeatureSIM.m , GMSD YCbCr空间中的Y值 值越小越好 GMSD.m , MDSI RGB图像 值越小越好 MDSI.m , 测试图像 为开源的用来测试压缩质量的图像, src 文件夹为lena示例. 共测试了 18 张图像 测试方法 对图像设定不同的量化表(图像质量 quality=40:5:90 )进行压缩, 如下图所示 对不同的压缩结果计算上述IQA参数 测试结果 如下图所示, 几种IQA方法都随质量

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世界土壤信息服务 (WoSIS) 提供经过质量评估和标准化的土壤剖面数据，以支持大尺度水平的数字土壤测绘和环境应用。自 2016 年 7 月发布第一个“WoSIS 快照”以来，许多新的土壤数据与我们共享，在 ISRIC 数据存储库中注册，随后根据数据提供者指定的许可进行标准化。 WoSIS 管理的土壤剖面数据由广泛的数据提供者提供，因此特别关注土壤数据质量的测量以及土壤属性定义、土壤属性值（和测量单位）和土壤分析方法描述的标准化. 我们目前考虑以下土壤化学性质（有机碳、总碳、总碳酸盐当量、总氮、磷（可提取磷、总磷和磷保留）、土壤 pH 值、阳离子交换容量和电导率）和物理特性（土壤质地（沙子、淤泥和粘土）、堆积密度、粗碎块和保水性），根据操作上具有可比性的分析程序（聚集体）分组。 此外，对于每个剖面，我们提供原始土壤分类（FAO、WRB、USDA 和版本）和层位名称，前提是这些已在源数据库中指定。提出了点数据的地理精度（即位置）的度量以及与操作定义的分析方法相关的不确定性的第一近似值，以供在数字土壤测绘和随后的地球系统建模中考虑。 本快照称为“WoSIS 快照 - 2019 年 9 月”，包含来自 173 个国家/地区的 196,498 个地理参考资料。它们代表了超过 83.2 万个土壤层（或层）和超过 600 万条记录。每个属性的实际观测数量在剖面和深度之间（很大）变化，这通常取决于初始土壤采样计划的目标。

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