今天的作业是求两幅图像的MSE.SNR.PSNR.SSIM.代码如下: clc; close all; X = imread('q1.tif');% 读取图像 Y=imread('q2.tif'); figure;% 展示图像 subplot(1, 3, 1); imshow(X); title('q1'); subplot(1, 3, 2); imshow(Y); title('q2'); % 使得图像每个像素值为浮点型 X = double(X); Y = double(Y); A = Y-

前言 最近用ssim测试图片画质损伤时,发现matlab自带ssim与之前一直使用的ssim计算得分有差异,故和同事开始确定差异所在. 不同的SSIM版本 这里提到不同的ssim版本主要基于matlab.如前言所述,主要分为2个实现. 版本1:Zhou Wang实现的版本(也是我之前一直用的版本),具体见: 滑铁卢大学:https://ece.uwaterloo.ca/~z70wang/research/ssim/ 纽约大学:http://www.cns.nyu.edu/~lcv/ssim/ 版

将前段时间开源的代码.公布一下: ARDBConfig On the iOS, provide a database table structure update mechanism, ensure that the user in any version of the installer, the database structure to ensure adapter. (在iOS上.提供一个数据库表结构更新的机制,保证用户不管从哪个版本号安装程序,数据库结构保证适配. ) 如:用户A的数据

在JM代码中,多次遇到img->quad这个东西,而在官方代码中只给出了一句说明: 我开始看了好几遍都没有看懂,然后看到后面有snr,所以想应该和snr有关吧. 然后再代码中寻找snr,发现jm代码中有一个函数,然后就往下看,忽然发现这儿 在老毕的书上有 我们可以对比上面的公式发现,令n=8,我们可以得出代码中的65025=(2^8-1)=255^2,所以主要是MSE的计算,而MSE是均方误差,所以可以推断出diff_y应该是误差的平方, 我们看看diff_y的计算, 联系一下quad的含义,我

框架是使用EF6.0.可以针对返回的值使用Newtonsoft.Json.dll(百度搜一下)来对返回的值序列化为json字符串,如果对以下值那就是使用JsonConvert.SerializeObject(functionTree),啥都不说,上实例代码 /// <summary> /// init tree /// </summary> /// <returns></returns> public List<FunctionInfoMapping&

http://www.jb51.net/article/55941.htm C#实现: 复制代码 代码如下: #region 计算字符串相似度        /// <summary>         /// 计算字符串相似度         /// </summary>         /// <param name="str1">字符串1</param>         /// <param name="str2&qu

Xcode相关概念: 概念:project 指一个项目,该项目会负责管理软件产品的全部源代码文件.全部资源文件.相关配置,一个Project可以包含多个Target. 概念:target 一个target指的是根据project中的其它内容生成的最终产品,它是线程可以直接读懂的代码. 概念:scheme scheme是对过程的定义,它定义了一个target被生成的一系列过程.可在Scheme中定义的Target的构建过程有:Build/Run/Test/Profile/Analyze/Archi

导出表结构到Excel ,统一维护,生成代码用 SELECT C.TABLE_NAME,CC.COMMENTS,C.COLUMN_NAME,C.DATA_TYPE, CASE WHEN C.DATA_TYPE='NUMBER' THEN C.DATA_PRECISION ELSE C.CHAR_LENGTH END AS DATA_LENGTH ,C.DATA_SCALE, C.NULLABLE FROM USER_TAB_COLUMNS C LEFT JOIN USER_COL_COMMENT

创建一个新类型(struct, 即 结构)SComplex 来表示复数,提高了代码的逻辑性和可读性,代码更加的简洁. #include "stdafx.h" #include "iostream" using namespace std; struct SComplex { double dReal; double dImg; }; SComplex ComplexAdd(SComplex c1,SComplex c2) { SComplex c; c.dReal

转自: https://www.jianshu.com/p/901820e17ffb 结构体基础 结构体 (struct) 将多个不同类型的字段集中组成一种复合类型,按声明时的字段顺序初始化. type user struct { name string age byte } user := user {"Tom", 2} 定义匿名结构体时没有 type 关键字,与其他定义类型的变量一样,如果在函数外部需在结构体变量前加上 var 关键字,在函数内部可省略 var 关键字. // 在函

原文:http://www.open-open.com/code/view/1448334323079 import java.awt.image.BufferedImage; import java.io.File; import javax.imageio.ImageIO; /** * 比较两张图片的相似度 * @author Guihua * */ public class BMPLoader { // 改变成二进制码 public static String[][] getPX(Stri

update:2018-04-07 今天发现ssim的计算里面有高斯模糊,为了快速计算,先对每个小块进行计算,然后计算所有块的平均值.可以参考源代码实现,而且代码实现有近似的在里面!matlab中中图像PSNR和SSIM的计算 “在实际应用中,可以利用滑动窗将图像分块,令分块总数为N,考虑到窗口形状对分块的影响,采用高斯加权计算每一窗口的均值.方差以及协方差,然后计算对应块的结构相似度SSIM,最后将平均值作为两图像的结构相似性度量,即平均结构相似性MSSIM” 两种常用的全参考图像质量评价指标

开始之前 我们在将 opencv 的图像显示在了 qt 的label 上, 我们能够将图显示在label 上, 用于显示我们的算法, 我们在 opencv 上一篇文章中介绍了 opencv 的核操作, 我们这里就要进入一个很重要的章节了,图像滤波操作, 也是图像核操作应用的一个很重要的章节, 那我们就从降噪的角度完整的讲一下, 并通过 opencv 核的方式进行图像算法操作, [技术综述]一文道尽传统图像降噪方法 这篇文章写的还算比较完整, 也是传统的算法的一个综述过程, 目录 目录 开始之前

转载请注明出处:http://blog.csdn.net/wangyaninglm/article/details/43853435, 来自:shiter编写程序的艺术 对计算图像相似度的方法,本文做了如下总结,主要有三种办法: 1.PSNR峰值信噪比 PSNR(Peak Signal to Noise Ratio),一种全参考的图像质量评价指标. 简介:https://en.wikipedia.org/wiki/Peak_signal-to-noise_ratio PSNR是最普遍和使用最为广

目录 1.PSNR原理 2.PSNR的matlab实现代码 3.针对彩色图像的PSNR的matlab代码 @ 1.PSNR原理 PSNR,峰值信噪比,通常用来评价一幅图像压缩后和原图像相比质量的好坏,当然,压缩后图像一定会比原图像质量差的,所以就用这样一个评价指标来规定标准了.PSNR越高,压缩后失真越小.这里主要定义了两个值,一个是均方差MSE,另一个是峰值信噪比PSNR,公式如下: 这里的MAX通常是图像的灰度级,一般就是255了. 2.PSNR的matlab实现代码 将图像缩小再放大比较一

PSNR,峰值信噪比,通常用来评价一幅图像压缩后和原图像相比质量的好坏,当然,压缩后图像一定会比原图像质量差的,所以就用这样一个评价指标来规定标准了.PSNR越高,压缩后失真越小.这里主要定义了两个值,一个是均方差MSE,另一个是峰值信噪比PSNR,公式如下: 这里的MAX通常是图像的灰度级,一般就是255了.

本文译自2018CVPR Fast and Accurate Single Image Super-Resolution via Information Distillation Network 代码: github (in caffe) 特点:结构简洁.实时速度,更好精度 结果:state-of-the-art 摘要: 近来深度卷积网络在单图像超分辨上取得明显成果.然而随着网络的深度和宽度增加,基于CNN的超分辨方法面临着计算和内存的问题.为解决这个问题,我们提出一个深但简洁的卷积网络直接从原

FFMpeg ver 20160219-git-98a0053 滤镜中英文对照 2016.02.21 by 1CM T.. = Timeline support 支持时间轴 .S. = Slice threading 分段线程 ..C = Command support 支持命令传送 A = Audio input/output 音频 输入/输出 V = Video input/output 视频 输入/输出 N = Dynamic number and/or type of input/out

1 FFMpeg ver 20160213-git-588e2e3 滤镜中英文对照 2016.02.18 by 1CM 2 T.. = Timeline support 3 支持时间轴 4 .S. = Slice threading 5 分段线程 6 ..C = Command support 7 支持命令传送 8 A = Audio input/output 9 音频 输入/输出 10 V = Video input/output 11 视频 输入/输出 12 N = Dynamic numb

FFMpeg ver 20160213-git-588e2e3 滤镜中英文对照 2016.02.17 by 1CM T.. = Timeline support 支持时间轴 .S. = Slice threading 分段线程 ..C = Command support 支持命令传送 A = Audio input/output 音频 输入/输出 V = Video input/output 视频 输入/输出 N = Dynamic number and/or type of input/out