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code of SSIM
- 该代码是对于图像拼接后质量进行检测的有效方式。(The code is an effective way to detect the quality of the image after the image splicing.)
GuidedFilter
- 图像增强和图像修复两种技术彼此交叉的典范，如果将雾霾看作是一种噪声，那么去除雾霾的标准显然是非常客观的，也就是将图像恢复到没有雾霾所获取的情况；如果将在雾霾环境下拍摄的照片看作是一种图像本来的面貌，那么去雾显然就是人们为了改善主观视觉质量而对图像所进行的一种增强。(A model of image enhancement and image restoration technology of two kinds of cross each other, if the haze is regard
DCGAN-tensorflow-master
- DCGAN实现高质量图像生成与分类，并增强了系统的稳定性与准确度(DCGAN enables high-quality image generation and classification, and enhances system stability and accuracy)
MOSHUNHU
- 在这篇论文当中，我们提出了一种简单但是有效的图像先验规律——暗通道先验来为单一的输入图像去雾。暗原色先验来自对户外无雾图像数据库的统计规律，它基于经观察得到的这么一个关键事实——绝大多数的户外无雾图像的每个局部区域都存在某些至少一个颜色通道的强度值很低的像素。利用这个先验规律建立的图像去雾模型，我们可直接估算雾的浓度并且复原得到高质量的去除雾干扰的图像。对户外各种不同的带雾图像的处理结果表明了暗通道先验的巨大作用。同时，作为去雾过程中的副产品，我们还可获得该图像高质量的深度图。(Single I
HDR-VQM
- 用于高动态范围图像或者视频的质量评价方法(High Dynamic Range quality assessment)
二值化阈值的选取
- 尽管人们在图像分割方面做了许多研究工作，但由于尚无通用的分割理论，现已提出的分割算法大都是针对具体问题的，并没有一种适合于所有图像的通用的分割算法。另一方面，给定一个实际图像分割问题要选择合用的分割算法也还没有标准的方法。为解决这些问题需要研究对图像分割的评价问题。分割评价是改进和提高现有算法性能、改善分割质量和指导新算法研究的重要手段。 然而，如同所有的图像分割方法一样，阈值化结果的评价是一个比较困难的问题。事实上对图像分割本身还缺乏比较系统的精确的研究，因此对其评价则更差一些。(Segme
video-image-quality-assessment-master
- 视频，图像，质量分析 。内含 VQA的基础论文，以及一些Image Quality Assessment(IQA) 和 Video Quality Assessment(VQA)的代码(The basic papers containing VQA, as well as some Image Quality Assessment (IQA) and Video Quality Assessment (VQA) codes.)
color_quantization
- 这是一个基于八叉树的颜色量化程序，将24位真彩色图像减少到256色，并保持图像的颜色质量。(This is a color-reducing algorithm based on tree structure, which reduces the colors of an image to 256 color.)
obs-studio-25.0.5
- OBS Studio，非常有名的C语言编写的开源的视频直播录制软件，为用户提供了视频、文本、图像等的捕获录制功能。OBS Studio界面简洁，功能强大，不仅录制质量好占用资源小。(OBS Studio, a very well-known video live recording software written in C, provides capture and recording functions of videos, texts, and images. OBS Studio ha