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基于空间和谱熵的无参考图像质量评价

于 2022-10-20 发布 文件大小:455.75 kB
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代码说明:

我们开发高效通用无参考 (星期日) 图像质量评价 (IQA) 模型,它利用局部的空间分辨率和光谱熵特征上的扭曲图像。我们使用随后进行质量评估的失真分类 2 阶段框架,利用支持向量机 (SVM) 训练图像畸变和质量预测发动机。由此产生的算法,称为基于空间谱熵的质量 (SSEQ) 指数是能够跨多个扭曲类别评估扭曲图像的质量。我们解释用熵特征和它们与感知的相关性,彻底评估生活 IQA 数据库的算法。我们发现 SSEQ 与吻合较好的图像质量,人类的主观意见,统计学上优于全参考 (FR) IQA 算法独和几种高绩效 NR IQA 方法: 痹祺、 DIIVINE、 BLIINDS-ⅱ 型。SSEQ 具有相当低的复杂度。我们还测试了 SSEQ 的 TID2008 数据库,以确定它是否是独立于数据库的性能。

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  • 人脸识别opencv测试方法准确率的代码,绝对可用
    应用背景vs2010+opencv2.4.8,这个是测人脸识别代码的准确率的,具体人脸识别的方法在我上传的另外一个代码里面。里面也有两个cpp,testLBPHaccuracy.cpp测得是LBP方法的准确率,testLBPloadAccuracy.cpp则更为精简,测得是直接下载分类器用于测试的准确率,理论上说两个应该一样。关键技术可以修改createLBPHFaceRecognizer()此函数的参数例如改默认参数为 (1,8,4,4,DBL_MAX)和修改训练图片的张数(即修改at.txt文件)再分别测它们的准确率和时间。里面附有我测的各种变化的准确率和时间(包括在vs上跑的时间和板子上跑的时间)大家可以参考一下,从内存,时间,准确率选择最适合的参数。
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    Matlab 演示代码为"引导图像过滤"(视觉 2010 年)凯明 he (kahe@microsoft.com) 如果您使用、 修改我们的代码在你的工作 (无论是作为一个独立的工具或作为一个组件 任何算法),你需要适当地引用我们视觉 2010 年的论文。 此代码是为了学术目的只。不是为商业和工业活动。 本文中报告的运行时间是从 c + + 实现。这的 matlab 程序代码是 对于那些想要重新实现我们的方法的引用。
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