空气质量分析 你好，欢迎光临！ 您偶然发现了加州空气质量分析网站的自述文件。 本自述文件旨在帮助您重建空气质量产品，使公众和团体可以做出可能影响人类健康和运营的决策。 这是一个全栈项目，将需要后端和前端开发人员。 上面是说明工作流程的数据库模型。 本自述文件将按产品细分，包括对后端和前端过程的完整说明。 下面列出了为该项目开发的产品。 随时单击超链接跳至该部分： 要了解此网站的开发人员，请单击。 现在的情况 “当前状况产品”是加利福尼亚的交互式地图，显示该城市的最新空气和最高浓度的空气质量。 用户可以单击每个标记以获取更多信息。 后端流程 要获取每小时的空气质量数据，开发人员将需要从进行网上抓取。 开发人员使用了Web抓取工具，但是为了防止网站被过多抓取阻止，强烈建议使用AirNow.gov提供的免费API。 速率限制为每小时500个请求，这对于该项目来说应该绰绰有余。 此外，刮网估计

使用DOORS与HP Quality Center接口

三维（3D）的感知质量评估具有挑战性。 在这项研究中，我们提出了一种基于双目能量响应的立体图像质量评估指标。 更具体地说，我们首先构造原始图像和失真图像的双目能量响应，然后将它们之间的相似性作为图像质量度量（IQM）进行度量。 然后，双眼React和双眼掩膜成分分别用于调节IQM。 最后，通过考虑每个组件的重要性，将两个评估结果非线性地集成到总分中。 实验结果表明，与现有的相关度量相比，所提出的度量与立体图像的主观评估具有更高的一致性。

目 录 第一章 引言 1 1.1 图像质量评价的定义 1 1.2 研究对象 1 1.3 方法分类 2 1.4 研究意义 3 第二章 历史发展和研究现状 4 2.1 基于手工特征提取的图像质量评价 4 2.1.1 基于可视误差的“自底向上”模型 4 2.1.1.1 Daly模型 4 2.1.1.2 Watson’s DCT模型 5 2.1.1.3 存在的问题 5 2.1.2 基于HVS的“自顶向下”模型 5 2.1.2.1 结构相似性方法 6 2.1.2.2 信息论方法 8 2.1.2.3 存在的问题 9 2.2 基于深度学习的图像质量评价 10 2.2.1 CNN模型 10 2.2.2 多任务CNN模型 12 2.2.3 研究重点 15 第三章 图像质量评价数据集和性能指标 16 3.1 图像质量评价数据集简介 16 3.2 图像质量评价模型性能指标 17 第四章 总结与展望 19 4.1 归纳总结 19 4.2 未来展望 19 参考文献 21 第一章 引言 随着现代科技的发展，诸如智能手机，平板电脑和数码相机之类的消费电子产品快速普及，已经产生了大量的数字图像。作为一种更自然的交流方式，图像中的信息相较于文本更加丰富。信息化时代的到来使图像实现了无障碍传输，图像在现代社会工商业的应用越来越广泛和深入，是人们生活中最基本的信息传播手段，也是机器学习的重要信息源。 图像质量是图像系统的核心价值，此外，它也是图像系统技术水平的最高层次。但是，对图像的有损压缩、采集和传输等过程会很容易导致图像质量下降的问题。例如：在拍摄图像过程中，机械系统的抖动、光学系统的聚焦模糊以及电子系统的热噪声等都会造成图像不够清晰；在图像存储和传输过程中，由于庞大的数据量和有限通讯带宽的矛盾，图像需要进行有损压缩编码，这也会导致振铃效应、模糊效应和块效应等图像退化现象的出现。所以，可以说图像降质在图像系统的各个层面都会很频繁地出现，对图像质量作出相应的客观评价是十分重要且有意义的。为了满足用户在各种应用中对图像质量的要求，也便于开发者们维持、控制和强化图像质量，图像质量评价（Image Quality Assessment，IQA）是一种对图像所受到的质量退化进行辨识和量化的

A scheme for the photonic generation of frequency-tunable millimeter wave and terahertz wave signals based on a highly flat optical frequency comb is proposed and demonstrated experimentally. The frequency comb is generated using two cascaded phase modulators (PMs) and an electro-absorption modulato

1, 2, 1,Weimin Peng1, Baixi Xing1

Screen Content Image Quality Assessment Using Multi-Scale Difference of Gaussian

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