JNCIA - Associate Voucher Assessment Test JN0-102 考题.pdf

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。

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

1.创建文件夹：创建Company Data共享文件夹，然后在Company Data文件夹里创建HR子文件夹 2.创建用户：创建Jim用户（取消选中'User must change password at logon'选项） 3.创建安全组并添加用户：创建HR安全组并添加Jim用户到HR安全组中 4.共享文件夹权限设置：添加HR安全组到Company Data共享文件夹和文件夹的NTFS文件系统权限中 *删除默认组 *设置share permissions允许change和read权限 *禁用文件继承 *设置NTFS权限允许Modify, Read & Execute, List folder contents, Read, Write 5.HR文件夹设置：添加HR安全组到HR文件夹和文件夹的NTFS文件系统权限中 *同上设置 6.PS：使用powershell查看的共享文件 7.获取SID：使用powershell获取Jim用户和HR安全组的SID

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ieee-standard-for-the-perceptual-quality-assessment-of-threedime.pdf

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。

During the past two decades, the field of medical imaging has achieved dramatic improvements in imaging system capability with accompanying increases in system complexity. Much of this progress has been fueled by advances in computing technology and the widespread adoption of digital techniques for data acquisition, processing and display. Although every branch of medical imaging has been significantly affected, the most striking examples ofthis revolution are x-ray computed tomography and magnetic resonance imaging. Fortunately, a consensus on quantitative measurement methodology for assessing diagnostic imaging technologies has been gradually emerging. It has grown out of the recognition of common features among imaging modalities that allows their limitations to be understood within the framework of statistical decision analysis.