图像质量评估（IQA）对于众多图像处理应用至关重要。 通常，图像质量度量（IQM）将图像质量视为在某些感知空间中与参考图像的保真度或相似度。 这种全参考IQA方法是一种比较，涉及以感知上有意义的方式测量两个信号之间的相似性或差异。 人类视觉系统（HVS）的建模已被视为实现感知质量预测的最合适方法。 实际上，自然图像统计可以是模拟HVS的有效方法，因为自然图像的统计模型揭示了HVS的一些重要响应特性。 稀疏编码是自然图像的有用统计模型，等效于独立分量分析（ICA）。 它对初级视觉皮层中简单细胞的感受野提供了很好的描述。 因此，在设计IQM时，可以使用这种统计模型来模拟视觉皮层级别的视觉处理。 在本文中，我们提出了一种IQA保真度准则，该准则将图像质量与参考图像和失真图像之间的相关性以稀疏代码形式相关联。 提出的可视信号保真度度量（称为稀疏相关系数（SCC））是出于需要从简单细胞接受域的稀疏模型中捕获两组输出之间的相关性的动机。 SCC表示皮质视觉空间中图像的两个视觉信号之间的相关性。 多项式和逻辑回归后的实验结果表明，在单失真和交叉失真测试中，SCC均优于最新的IQM。

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提出了一种DCT域自适应图像水印算法。嵌入水印的过程中不断地搜索合适的强度因子，根据JPEG亮度量化表来确定中频系数嵌入强度的比例关系，并引入了一个优于PSNR和MSE的方法来评价含水印图像失真。若图像质量不满足所期望接近的失真度，用二分法不断地调整强度因子的值，以达到水印的最优嵌入，从而水印图像信息分别以不同的强度嵌入到各中频系数中。实验结果表明该水印算法对常见的信号处理具有较好的稳健性。

图像质量的评价准则

文档是Imatest5.0软件的详细使用教程，通过图文展示教学使用。以及详细讲述了图像质量（IQ）测试的方法和原理，包括图像清晰度、分辨率、信噪比、宽动态、色差、色准、白平衡、饱和度、畸变等技术指标。

IQE：使用DCGAN增强图像质量 印度德里·内塔吉·萨哈斯工业大学的Leo Adlakha，Prateek Bhardwaj，Abhijeet Singh Varun ：开发了图像质量增强功能，以增强尺寸（1536、2048、3）的弱光图像的质量。 一些结果如下所示： 要求 requirements.txt包含该代码和网站使用的Python软件包。 抽象的 我们提出了一种新颖的方法来调整弱光图像的各种图像属性，以产生具有更好对比度，亮度等的增强图像。问题是要提高从各种移动设备（如iPhone，三星等）拍摄的图像的质量。一种基于深度学习的方法，涉及深度卷积生成对抗网络（GAN），可以使用一对低质量的图像作为噪声矩阵对其进行训练，并且当此输出与高质量时，生成器的输出用于比较结果图像（groundtruth）被送入鉴别器以获得各种涉及颜色，纹理等的损失。它在从公开可用的数据集（如samsu

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。