目录 1. 故事 2. 失真变化 3. 方法(PSNR-B) 4. 实验 这篇文章提出了一个PSNR-B指标,旨在衡量 压缩图像的块效应强度 或 去块效应后的残留块效应强度(比较去块效应算法的优劣). 1. 故事 现有的PSNR虽然形式简单.物理意义清晰,但与主观质量关系不大:SSIM(同时考虑亮度相似度.对比度相似度和结构相似度)和主观质量更贴近,但无法反映块效应强度. 2. 失真变化 首先,我们设无损图像为\(x\),编解码后为压缩图像\(y\),去压缩失真后的图像为\(\tilde{y}\…

目录 故事背景 本文方法(DBIQ) 发表在2016年Neurocomputing. 摘要 JPEG is the most commonly used image compression standard. In practice, JPEG images are easily subject to blocking artifacts at low bit rates. To reduce the blocking artifacts, many deblocking algorithms…

目录 1. 技术细节 1.1 失真识别 1.2 得到对应的PRI并评估质量 块效应 模糊和噪声 1.3 扩展为通用的质量评价指标--BPRI 归一化3种质量评分 判断失真类型 加权求和 2. 总结 这一篇应该是继<BLIND QUALITY ASSESSMENT OF COMPRESSED IMAGES VIA PSEUDO STRUCTURAL SIMILARITY>(2016 ICME)之后的拓展工作.后者是将压缩图像再压缩,比较二者伪结构(压缩块角)的相似度:而本文就是将方法一般化,产生…

Carlo Batini, Cinzia Cappiello, Chiara Francalanci, and Andrea Maurino. 2009. Methodologies for data quality assessment and improvement. ACM Comput. Surv. 41, 3, Article 16 (July 2009), 52 pages. (gs:173) 这篇论文是关于数据质量方法的综述,全文共52页(其中正文34页,附录18页),对现有的"d…

目录 1. 技术细节 1.1 得到MDI 1.2 判别伪结构,计算伪结构相似性 2. 实验 动机:作者认为,基于块的压缩会产生一种伪结构(pseudo structures),并且不同程度压缩产生的伪结构具有一定的相似性.那么,我们就可以通过检测伪结构相似性,来评估压缩图像质量. 检测方法:将压缩图像进行最大程度压缩,得到most distorted image(MDI):然后再计算压缩前后的相似性,即pseudo structural similarity(PSS).如果压缩图像本身质量很差,…

本篇博文主要对DMQ(S3.7)的分类进行了研读. 1. 这个章节提出了一种DQM的分类法(如下图) 由上图可见,该分类法的分类标准是对assessment & improvement阶段的支持,以及是否解决technique(quality dimensions) & economic方面的问题. 2. 从历史发展的角度来看,数据质量维度的关注点与ICT(Information & Communication Technology)的发展是相关的. (1) 五六十年代时,mono…

http://www.molecularevolution.org/resources/activities/QC_of_NGS_data_activity_new table of contents expected learning outcomes getting started exercise 1: checking Illumina data with the FASTX-Toolkit exercise 2: checking 454 data with the FASTX-Too…

IPTV的服务质量(QoE)要求 Quality of experience requirements for IPTV services Summary This Recommendation defines user requirements for Quality ofExperience for IPTV services. The QoE requirements are defined from an end userperspective and are agnostic to n…

目录 1. ABSTRACT 2. INTRODUCTION 3. RELATED WORKS 3.1. Quality Enhancement 3.2. Multi-frame Super-resolution 3. 压缩视频的质量波动 4. MF-CNN 4.1. Framework 4.2. SVM-based PQF detector 4.3. MC-subnet Architecture Training strategy 4.4. QE-subnet Architecture Tra…

CVPR2017 paper list Machine Learning 1 Spotlight 1-1A Exclusivity-Consistency Regularized Multi-View Subspace Clustering Xiaojie Guo, Xiaobo Wang, Zhen Lei, Changqing Zhang, Stan Z. Li Borrowing Treasures From the Wealthy: Deep Transfer Learning Thro…