matlab 花代码基于 DIP-MATLAB 的质量评估 使用数字图像处理（MATLAB）对物体（花）进行质量评估。 “通过数字图像处理（MATLAB）对花卉进行质量评估” 我们开发了一个数字图像处理系统，通过对图像中的对象进行过滤、编码、增强、恢复、特征提取、分析和识别来对对象（花）进行实时质量评估。 我们还设计了一个基于 Matlab 的用户界面，用于访问和操作可进一步用于质量评估的输出数据。 系统有以下模块： 图像采集和处理： • 从图像中获取视觉信息和识别对象。 • 改进其外观、重新调整大小、过滤、清理、分割和阈值。 形态处理： • 用于执行对象提取图像过滤操作。 • 形态学运算，例如侵蚀、膨胀、开运算和闭运算。 Canny 算法： • 用于检测曲线线段（边缘）。 • 找出表面和深度的不连续性和变化。 MATLAB： • 用于可视化数据和算法交互的二维图形函数。 • 用于迭代探索、设计和解决问题的交互式工具。

补丁VQ Patch-VQ：“修补”视频质量问题 演示版 请按照 测试在LSVQ数据库上预训练的Patch VQ模型。 请按照在您的数据库上测试我们的Patch VQ模型。 下载LSVQ数据库 描述 对于社交和流媒体应用程序，无参考（NR）感知视频质量评估（VQA）是一个复杂，尚未解决的重要问题。 需要有效，准确的视频质量预测器来监视和指导数十亿个用户共享内容（通常是不完美的内容）的处理。 不幸的是，当前的NR模型在真实的，“野生的” UGC视频数据上的预测能力受到限制。 为了推进这一问题的发展，我们创建了迄今为止最大的主观视频质量数据集，其中包含39，000个真实世界的失真视频和117，000个时空本地化的视频补丁（“ v-patches”），以及5.5M人类的感知质量注释。 使用此工具，我们创建了两个独特的NR-VQA模型：（a）基于本地到全球区域的NR VQA体系结构（称为PVQ）

Abstract The style-based GAN architecture (StyleGAN) yields state-of-the-art results in data-driven unconditional generative image modeling. We expose and analyze several of its characteristic artifacts, and propose changes in both model architecture and training methods to address them. In particular, we redesign generator normalization, revisit progressive growing, and regularize the generator to encourage good conditioning in the mapping from latent vectors to images. In addition to improving image quality, this path length regularizer yields the additional benefit that the generator becomes significantly easier to invert. This makes it possible to reliably detect if an image is generated by a particular network. We furthermore visualize how well the generator utilizes its output resolution, and identify a capacity problem, motivating us to train larger models for additional quality improvements. Overall, our improved model rede- fines the state of the art in unconditional image modeling, both in terms of existing distribution quality metrics as well as perceived image quality.

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该论文介绍特征相似度用来评价图像质量，比较经典的算法，是各类先进算法的参考对象，值得学习。

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目前人为扭曲的图像质量评价(IQA)数据库规模较小，内容有限。较大的 IQA 数据库内容多样化，有利于 IQA 深度学习的发展。我们创建了两个数据集，康斯坦茨人为扭曲图像质量数据库(kADID-10k)和康斯坦茨人为扭曲图像质量集(kADis-700k)。前者包含81个原始图像，每个图像在5个水平上被25个失真降级。后者有140,000个原始图像，每个有5个降级版本，其中失真是随机选择的。我们在 KADID-10k 上进行了一个主观的 IQA 众包研究，得到了每幅图像30个退化类别评分(DCR)。我们认为，注释集 KADID-10k 和未标记集 KADIS-700k 可以通过弱监督学习充分挖掘基于深度学习的 IQA 方法的潜力

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