随机森林图像matlab代码denoising-metrics_CVC2019
CVC2019论文的一个实现：Si
Lu，使用MATLAB的“无参考图像降噪质量评估”（）
参考
司璐，“无参考图像降噪质量评估”。
计算机视觉会议，CVC
2019，拉斯维加斯。
执照
仅用于学术用途。
保留本文作者的所有权利。
如果您有任何疑问，意见或建议，请通过或与Si
Lu联系。
如果您使用这段代码，请引用我们的论文。
设置
编译：在文件夹核心中，运行
mex
srMex.cpp
预先训练的模型（需要进行降噪质量评估。）：访问以下载具有完整的预先训练的随机森林模型的代码。
演示版
usage:
demo
图像去噪质量评估
usage:
[score,psnr]
=
denoisingMetrics(noisyImgName,
denoisedImgName,
cleanImgName);
input
arguments:
noisyImgName:
the
name
of
the
noisy
image
to
be
denoised
denoisedImgName:
the
name
of
the
2022-07-12 15:31:04
4.9MB
1
我们提出了一种基于结构相似性和视觉掩蔽的改进的客观图像质量评估方法，称为感知图像质量评估（PIQA）。 PIQA包含三个相似性度量：亮度比较度量，结构比较度量，与结构相似性（SSIM）相同的对比度比较度量及其变体。 首先，为了提高在模糊图像和嘈杂图像中区分结构信息的能力，我们使用改进的结构张量来修改结构比较度量，该结构张量在描述全局区域中的结构信息时更加有效。 其次，基于人类视觉系统（HVS）感知过程的感知特征，将对比度掩蔽和邻域掩蔽集成到对比度比较度量中。 最后，将三个度量汇总在一起以计算PIQA度量。 与多尺度SSIM（MS-SSIM），视觉信噪比（VSNR）和视觉信息保真度（VIF）标准等最新方法进行比较，仿真结果表明，我们的方法与HVS高度一致感知过程，并提供更好的性能。
2022-05-20 11:37:52
541KB
1
画面质量
描述
图像质量是用于自动图像质量评估（IQA）的开源软件库。
依存关系
Python 3.8
（开发中）Docker
安装
该软件包是公共的，并托管在PyPi存储库中。 要将其安装在您的机器中
pip install image-quality
例子
安装image-quality包之后，您可以在python终端中运行以下命令来测试它是否已成功安装。
>>> import imquality.brisque as brisque
>>> import PIL.Image
>>> path = 'path/to/image'
>>> img = PIL.Image.open(path)
>>> brisque.score(img)
4.9541572815704455
发展
如果添加新的tensorflow数据集或修改zip文件的位置，则必须更新url校验和。 您可以在以下找到
2022-05-16 19:04:57
2.37MB
1
CAQE-众包音频质量评估
众包音频质量评估（CAQE）工具包是一个软件包，使研究人员可以轻松地进行感知音频质量评估。
有关CAQE如何与基于实验室的感知音频质量评估进行比较的信息，请阅读我们的论文：
M. Cartwright，B。Pardo，G。Mysore，M。Hoffman，M。Fast and Easy Crowdsourced感知音频评估。 在国际声学，语音和信号处理会议（ICASSP）会议录中，2016年。
。
2022-05-13 21:58:49
52.18MB
1
基于6S大气辐射传输模型和中分辨率成像光谱仪(MODIS)上午星Terra的气溶胶光学厚度数据以及MODIS 双向反射分布函数(BRDF)模型参数产品(MCD43A1),对高分一号(GF-1)卫星宽视场相机(WFV)四个波段的大气层顶辐亮度图像进行大气校正,得到校正后的地表反射率图像。而后基于Brenner梯度算子和中频离散余弦变换两种方法统计校正前后图像的清晰度值,分析计算结果可得大气校正后图像清晰度值高于校正前图像的清晰度值,因此校正后图像的边缘纹理比校正前更清晰;基于阈值分割法原理进行信噪比评价,结果表明校正前后每一波段的信噪比随辐亮度呈递增关系,大气对短波波段的影响较大,而对长波波段的影响较小。
2022-05-07 14:35:54
16.79MB
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