方差分割法 指纹图像的前景区域是由脊线和谷线组成，一般情况下，前景中的脊线和骨线的灰度差是较大的，因此灰度统计特性中的局部灰度方差是很大的。而指纹图像背景区域一般比较单一，它的方差通常是比较小的。基于这一特性，可以利用图像的局部方差对指纹图像进行分割 。 将指纹图像无重叠地划分为W X W的小块，这里W取16。计算出每一块的均值和方差，若块方差小于预设的方差 ，则该块为背景块。实验表明，方差分割法对于质量较好的高对比度图像的分割效果较好，但它不适合低对比对或噪声较大的图像。

GIQA：生成的图像质量评估 这是ECCV2020“ GIQA：生成的图像质量评估”的正式pytorch实现（ ）。 该存储库的主要贡献者包括Microsoft Research Asia的Gu Shuyang，Bao Jianmin Bao，Dong Chen和Fang Wen。 相关论文采用GMM-GIQA来改善GAN的性能：PriorGAN（ ）。 介绍 GIQA旨在解决单个生成图像的质量评估问题。 在此源代码中，我们发布了易于使用的GMM-GIQA和KNN-GIQA代码。 引文 如果您发现我们的代码对您的研究有所帮助，请考虑引用： @article{gu2020giqa, title={GIQA: Generated Image Quality Assessment}, author={Gu, Shuyang and Bao, Jianmin and Chen, D

保守值法matlab代码统计与感知特征融合的无参考图像质量评估 无参考图像质量评估（NR-IQA）的目标是预测人类观察者感知的图像质量，而无需使用任何原始的参考图像。 在这项研究中，提出了一种NR-IQA算法，该算法由包含统计和感知特征的新颖特征向量驱动。 与其他方法不同，将小波域和空间域中的归一化局部分形维数分布和归一化第一数字分布合并到统计特征中。 此外，强大的感知特征，例如色彩，暗通道特征，熵和相位一致性图像的均值，也被合并到所提出的模型中。 在五个大型的公共可用数据库（KADID-10k，ESPL-LIVE HDR，CSIQ，TID2013和TID2008）上的实验结果表明，该方法能够胜过其他最新方法。 如果您使用此MATLAB代码，请引用以下论文： @article {varga2020no， title = {基于统计和感知特征融合的无参考图像质量评估}， author = {Varga，Domonkos}， journal = {影像学杂志}， 音量= {6}， 数字= {8}， 页数= {75}， 年= {2020}， 发布者= {多学科数字出版学院} } 该代码是在M

基于Gabor特征的屏幕内容图像质量评估模型 IEEE图像处理事务（T-IP） ，曾焕强，，侯俊辉，陈静和 | 介绍 该网站共享IEEE图像处理事务（T-IP），第1卷，“屏幕内容图像的基于Gabor特征的质量评估模型”的代码。 27，pp.4516-4528，2018年9月。 抽象的 本文提出了一种基于提取的Gabor特征的准确高效的全参考图像质量评估（IQA）模型，称为基于Gabor特征的模型（GFM），用于对屏幕内容图像（SCI）进行客观评估。 众所周知，Gabor滤波器与人类视觉系统（HVS）的响应高度一致，并且HVS对边缘信息高度敏感。 基于这些事实，将具有奇数对称性并产生边缘检测的Gabor滤波器的虚部用于参考和失真SCI的亮度，以分别提取其Gabor特征。 然后独立测量在LMN颜色空间中记录的提取Gabor特征和两个色度分量的局部相似性。 最后，采用Gabor特征池化策略来

客观的图像质量评估旨在对两个图像之间语义信息的感知保真度建模。 在这封信中，我们假设图像的语义信息完全由每个像素的边缘强度表示，并提出了一种基于边缘强度相似度的图像质量度量（ESSIM）。 通过研究图像中边缘的特征，我们定义边缘强度以同时考虑到各向异性的规则性和边缘的不规则性。 拟议的ESSIM非常简单，但是，与在六个主题评级的图像数据库上评估的最新图像质量指标相比，它可以实现略微更好的性能。

matlab灰色处理代码RVSIM 这是的官方存储库。 该论文发表在开放获取上，全文可查阅。 有关更多信息，请访问。 引文 如果您发现我们的工作对您的研究有用，我们建议您引用 杨刚，李丹，陆峰，等。 关键词：RVSIM，特征相似度，全参考图像质量评估EURASIP图像和视频处理期刊，2018，2018（1）：6。 @Article{Yang2018, author="Yang, Guangyi and Li, Deshi and Lu, Fan and Liao, Yue and Yang, Wen", title="RVSIM: a feature similarity method for full-reference image quality assessment", journal="EURASIP Journal on Image and Video Processing", year="2018", month="Jan", day="19", volume="2018", number="1", pages="6", abstract="Image quality as

CNNIQAplusplus 以下论文的PyTorch 1.3实施： 笔记 在这里，选择优化器作为Adam，而不是本文中带有势头的SGD。 训练 CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python main.py --exp_id=0 --database=LIVE --model=CNNIQAplusplus 训练前， im_dir在config.yaml被指定必须的。 可视化 tensorboard --logdir=tensorboard_logs --port=6006 # in the server (host:port) ssh -p port -L 6006:localhost:6006 user@host # in your PC. See the visualization in your PC 要求 conda create -n reproducib

NTIRE2021-IQA-MACS（tensorflow 2） 评估 从此处下载预：[1] （〜135 MB） 提取models.zip文件并将模型放在./models/中。 对单个图像的评估 运行 python3 evaluation_single_image.py --ref ./test_images/ref.bmp --distorted ./test_images/dist.bmp 输出为： ------------------------------------- Image Quality Score: 1381.0543870192307 对NTIRE图像的评估 在设置验证参考图像和失真图像的目录 运行 python3 evaluation_ntire.py 输出分数将记录在output.txt中。 从头开始培训网络 准备数据集 下载数据集： [1

人脸图像质量评估 2020年5月15日添加了SER-FIQ（CVPR2020）。 2020年5月18日在偏置FIQ（IJCB2020）溶液。 SER-FIQ：基于随机嵌入鲁棒性的人脸图像质量无监督估计 IEEE / CVF 2020年计算机视觉和模式识别会议（CVPR） 目录 抽象的 人脸图像质量是启用高性能人脸识别系统的重要因素。人脸质量评估旨在评估人脸图像是否适合识别。先前的工作提出了需要人工或人工标记质量值的监督解决方案。但是，这两种标记机制都容易出错，因为它们不依赖于清晰的质量定义，并且可能不知道所用面部识别系统的最佳特征。为避免使用不正确的质量标签，我们提出了一种基于任意人脸识别模型的新概念来测量人脸质量。通过确定从面部模型的随机子网络生成的嵌入变化，可以估算样本表示的鲁棒性，从而可以估计其质量。实验是在三个公共数据库的跨数据库评估环境中进行的。我们将我们提出的解决方案在两个

SFF 是一种用于评估彩色图像感知质量的新算法。 对于质量评估，您可以按如下方式运行“SFF”： 负载（'W.mat'）; % 加载特征检测器分数 = SFF(refImg, disImg, W); % refImg 和 disImg 分别表示参考图像和失真图像 质量分数介于 0 和 1 之间，其中 1 表示与参考图像的质量相同。 特征检测器 W 是一个大小为 8*192 的矩阵，通过在 data1 上运行 TrainW(18000,8,8) 生成。 W 可用于从图像块中提取特征。 培训代码位于文件夹“\Training”中。 您可以运行“TrainW”来获取特征检测器。 例如： W =火车W（18000,8,8）; 在我们的论文中，我们使用了 18000 个大小为 8*8 的样本块，并且只保留了 8 个分量。 为训练阶段提供了两组图像，即 data1 和 data2，这在我们