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1、本算法为图像反卷积算法，目的为了降低图像噪声、提高图像分辨率。 2、deconvblind文件夹下为工程文件，编译环境为VS2017，效果见“演示视频.mp4”。 3、opencv-4.5.0-vc14_vc15.exe为opencv450安装包，直接安装到配置目录就行。 4、ImageWatch.vsix为图像可视化调试工具，与VS2017相对应，具体用法可网上搜索。 5、visual_studio_community_2017_version_15.3.exe为VS2017线上安装包，具体安装方式可网上搜索。

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。

针对数字全息再现像质量差的问题，对数字全息再现光强度进行了分析，介绍了光强相减法和中值滤波方法的原理，提出了用中值滤波和光强相减法改善数字全息再现像质量的设想。光强相减法就是对全息图用HRON相减处理消除零级像和背景光。中值滤波处理能有效地减少背景噪声光。实验对比全息图的直接再现像、HRO相减处理后的再现像、光强相减法处理后的再现像和中值滤波与光强相减法共同处理后的再现像，表明本方法有效地提高了再现像质量。

运行精细化管理课题（提升巡检质量与标识管理），如果提升企业运行精细化管理，是每个企业所关心的重点

在当前人眼视觉系统（HVS）特性研究的基础上提出基于梯度及HVS特性的离焦模糊图像质量评价模型（GVSSIM）。该模型利用Sobel边缘梯度算子提取图像的梯度信息，并根据人眼视觉特性进行视觉加权，得到新的结构相似性评价指标，进而获得图像质量评价指标。该方法与SSIM(图像结构相似度)评价模型相比，具有计算简单的特点，对离焦模糊图像的评价结果能更好地反映人眼视觉感受。

资源给大家带来一个利用卷积神经网络(pytorch版)实现空气质量的识别分类与预测。 我们知道雾霾天气是一种大气污染状态，PM2.5被认为是造成雾霾天气的“元凶”，PM2.5日均值越小，空气质量越好． 空气质量评价的主要污染物为细颗粒物(PM2.5)、可吸入颗粒物(PM10)、二氧化硫(SO2)、二氧化氮(NO2)、臭氧(O3)、一氧化碳(CO)等六项。

基于CMM的软件质量管理

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