1、图像质量的含义包括两个方面，一个是图像的逼真度（fidelity），另一个是图像的可懂度（intelligibility）。所谓图像的逼真度是描述陪评价图像与标准图像的偏离程度，图像质量直接取决于成像装备的光学性能、图像对比度、仪器噪声等多种因素的影响，通过质量评价可以对影像的获取、处理等各环节提供监控手段。；而图像的可懂度则是表示图像能向人和机器提供信息的能力。 图像质量评价比较困难，
目录1、人眼视觉特性1、眼的适应性2、对比灵敏
原创
2022-06-27 23:32:32
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图像质量评价（一）图像质量评价是图像处理的基本技术之一，有着广泛的应用。可以分为两类：主观质量评价和客观质量评价。主观质量评价的评价主体是人，由人根据观看感受打分，这种评价方法最符合人类观感是最准确的，缺点是评价麻烦效率低。客观质量评价是根据图像统计信息来评价，应用最多，分为全参考(Full Reference,FR)，半参考(Reduced Reference,RR)和无参考(No Refe...
原创
2021-07-09 15:28:24
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一. 概述图像质量是比较各种图像处理算法性能优劣以及优化系统参数的重要指标，因此在图像采集、编码压缩、网络传输等领域建立有效的图像质量评价机制具有重要的意义。图像质量评价就是对图像进行评分，有人对图像质量评价的方法，也有通过计算机来进行对图像质量的评估的方法。主观评价方法就是通过人来进行类似心理学或者社会学领域的对图像的评分实验，来进行基于个体的主观对图像的评价，这种方法显示需要通过一个比较固定的
首先几个最基本的指标：a）灰度图的均值即一幅图像所有像素的均值，它表明了该图像是否偏暗或者偏亮，比较小的话就偏暗，较大则亮。b）灰度图的标准差首先从图像质量大的分类方法来看，可分为主管评价和客观评价！其次，客观评价又根据其对参考图像的依赖程度, 可分成三类。 (1)全参考:需要和参考图像上的像素点做一一对应的比较; (2)半参考:只需要和参考图像上的部分统计特征做比较; (3)无参考:不需要具体的
背景介绍 在过去的几十年里，由于质量评估(Quality Assessment，QA)在许多领域有其广泛的实用性，比如图像压缩、视频编解码、视频监控等，并且对高效、可靠质量评估的需求日益增加，所以QA成为一个感兴趣的研究领域，每年都涌现出大量的新的QA算法，有些是扩展已有的算法，也有一些是QA算法的应用。质量评估可分为图像质量评估（Image Quality Assessment, IQA）和视频
图像质量评价iqa（Image Quality Assessment）通常视为一个回归或分类问题。图像质量评价有多种细分方式1）客观质量评价&主观美学评估 （Image Quality Assessment & Image AestheticQuality Assessment）客观质量评价：评价图像的曝光、清晰度、有无噪声等主观美学评估：评价图像的构图、颜色、内容主体等2)全参考
图像质量评价1、主观评价（1）绝对评价无参考图像，观察者根据预先规定的评价尺度或经验，对待测图像评价。（2）相对评价有参考图像，观察者对一批待测图像进行相互比较、评价。2、客观评价客观评价是用恢复图象偏离原始图象的误差来衡量恢复图象的质量, 源于数据传输过程中均方信噪比的思想。最常用的有均方误差和峰值信噪比。（1）全参考，需要原始图像全部信息 （2）半参考，需要原始图像部分特征信息 （3）无参考，
reference: https://blog.csdn.net/weixin_42769131/article/details/81170458?utm_source=blogxgwz0均方误差(MSE)峰值信噪比(PSNR)结构相似性理论( SSIM)多尺度结构相似性( MSSIM)对图像重建好坏的一些评价指标
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2021-07-14 16:04:12
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在文章《An improved contrast enhancement algorithm for infrared images based on adaptive double plateaus histogram equa
1. 背景介绍图像是人类感知和机器模式识别的重要信息源，其质量对所获取信息的充分性和准确性起着决定性的作用。然而，图像在获取、压缩、
原创
2021-12-15 17:55:51
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图象通信过程中, 将图象传输到接收端, 要经过采集、传输、处理、记录等过程, 所有这些技术的优劣都会影响到图象质量。 图象质量的含义主要包括两个方面: 图象的逼真度和图象的可懂度。 为了对图象通信的某些环节进行合理评估, 图象质量评价的研究已成为图象信息工程的基础技术之一多少年来,人们希望能够找出图象遥真度和可懂度的定童测量方法, 作为评价图象和设计图象系统的依据, 但目前人们对人类视觉特性仍没
图像质量评价（三）：FSIMfeature similarity index mersure(FSIM)利用特征相似性进行质量评价。因为human visual system (HVS)是基于一些低层次特征来感知图像的，而相位一致性特征( phase congruency,PC)可以很好的刻画局部结构。同时由于PC对于图像的变化具有相对不变性，这有利于提取图像中稳定的特征但是有时图像的变化确实会影响观感，所以需要使用梯度特征(gradient magnitude,GM)来弥补。FSIM中使用了PC和GM
原创
2021-07-09 15:28:12
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图像质量评价（二）：VSIVisual Saliency-Induced Index（VSI）主要利用图像显著性特征图的失真来计算图像质量。VSI是一个全参考（FR）的评价标准，所以可以使用无失真的参考图像。研究发现质量失真会引起视觉显著性（Visual Saliency，VS）的改变，并且这种改变与失真有很强的相关性。为了验证这个猜想可以进行实验，可以对TID2013数据集的VS maps进行分析。TID2013有25个参考图像，24种失真类型，5个失真水平。每种类型的每个水平的失真对应25个失真
原创
2021-07-09 15:28:13
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一、评价指标LOE
在文章《An improved contrast enhancement algorithm for infrared images based on adaptive double plateaus histogram equalization》中，提到的了评价指标LOE(lightness-order-error)，其反映增强图像自然程度，其值越小，增强图像与原图像亮度顺序
通过其原始图像作为参考来评价一幅图像，就是有参照图像评价。 有参照图像评价参数主要包括MAE、MSE、NMSE、SNR、PSNR、ISNR等。 （1）平均绝对误差（MAE） 平均绝对误差的计算是把评价图像与原始图像各点灰度差的绝对值之和除以图像的大小。 其值越小表示与原始图像的偏差越小，图像质量越好。 M和N分别表示图像长度和宽度上的像素点数，g(i,j)和g’(i,j)分别是原始图像和待评价图像
图像质量评价指标--大全
参看：https://sse.tongji.edu.cn/linzhang/IQA/IQA.htm
里面有很多详细指标
在图像增强paper中从常用的图像增强指标SSIM，PSNR
原创
2021-07-06 17:32:23
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详细解读图像质量相关内容！
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2021-06-24 13:54:26
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1 简介NIQE 质量评价模型不需要原始图像的主观评价分数，其在原始图像库中提取图像特征，再利用多元高斯（multivariate Gaussian，MVG）模型进行建模。2 部分代码function [mu_prisparam cov_prisparam] = estimatemodelparam(folderpath,...blocksizerow,blocksizecol,blockrowo
原创
2021-11-07 12:02:49
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