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SSIM-0.24
- zhou wang提出的结构相似性图像质量评价算法，是一种全参考的质量评价模式-zhou we analyze the dynamic process of the structural similarity of image quality evaluation algorithm, is a reference to the quality of the whole evaluation model
image_fusion_proforma_evalu_quality
- 这是从网上整理出来的图像融合评价标准，总共有13项性能指标。包括平均梯度，边缘强度，信息熵，灰度均值，标准差(均方差MSE)，均方根误差，峰值信噪比（psnr），空间频率(sf)，图像清晰度，互信息(mi)，结构相似性(ssim)，交叉熵(cross entropy)，相对标准差。大家一起交流吧~-This is sorted out from the online image fusion evaluation criteria, there are a total of 13 perform
shadow5
- 分块的阴影检测方法：将每帧图像进行合理的分块,并且采用基于梯度的方法对运动区域边缘的小块进行合并。对每个小块根据阴影区域和对应的背景区域之间具有较强的结构相似性和色度近似性的特点进行阴影检测。 -The shadow of block detection method: The image of each frame block reasonable and based on the gradient method of movement of the edge of the small r
fgbfdgh
- 基于结构信息提取的图像质量评价构相似性理论是一种关于图像质量评价的新思想．与自底向上地模拟人眼视觉系统(HVS)低阶的组 成结构不同，结构相似性理论自顶向下地模拟HVS的整体功能．-Theory is a kind of image quality evaluation about the new thoughts. And the simulation of human visual system (HVS) low-level group Into different structu
ssim_index
- HVS的许多特性都与图像质量的评价相关，由于HVS非常复杂,Zhou Wang认为，自然图像信号是高度结构化的，图像的像素间有很强的相关性。构信息提取的图像质量评价构相似性理论是因此提出了一种关于图像质量评价的新思想。-HVS in many of the features are relevant to the evaluation of image quality, the HVS is very complex, Zhou, Wang believes that the natural i
ssim
- 图像质量评价:基于结构相似性的全参考图像质量评价-Image Quality Assessment:
ssim_index
- 基于结构相似性的图像质量评价算法SSIM-Image quality assessment metric (Structural similarity index)
math
- 通过对影像内容、特征、结构、关系、纹理及灰度等的对应关系，相似性和一致性的分析，寻求相似影像目标的方法-Through the video content, features, structures, relationships, texture and gradation correspondence between similarity and consistency analyzed to find similar images targeted approach
ssim2
- 这是一种用来评测图像质量的一种方法。由于人类视觉很容易从图像中抽取出结构信息,因此计算两幅图像结构信息的相似性就可以用来作为一种检测图像质量的好坏.-This is a kind of method for uating image quality. Since human vision is easy to extract the structure information the image, the two images thus calculated similarity infor
SSIM
- Wang等人 提出了结构相似性理论 ( SSIM) ，对参考图像的亮度，对比度和结构信息进行比较，得 到了较好的结果 他假设 HVS 擅长提取场景中的结构信息， 通过评测失真图像的结构信息的退化程度对图像进行评价，得 到了广泛使用。-Under the assumption that human visual perception is highly adapted for extracting structural information a scene, we
MS-SSIM
- 许多学者在SSIM 的基础上进行了改进，如 Wang等人 提出了多尺度结构相似性( MSSSIM) ，得到了比单 一尺度更好的结果.- This paper proposes a multi-scale structural similarity method, which supplies more flexibility than previous single-scale methods in incorporating the variations of vi
cwssim_index
- 利用复小波计算结构相似性,是图像分析相似指数的一种方法。简单易懂！-Complex savelet structural similarity， an image similarity index,it is easy to understand.
Image_processing_quality_evluation
- 图像处理（图像融合，图像加密等）的性能评价指标集包括：平均梯度，边缘强度，信息熵，灰度均值，标准差(均方差MSE)，均方根误差，峰值信噪比（psnr），空间频率(sf)，图像清晰度，互信息(mi)，结构相似性(ssim)，交叉熵(cross entropy)，相对标准差。-Image processing，average gradient, edge strength, information entropy, gray mean, standard deviation (variance (M
pingjiazhibiao
- 融合图像评价指标，包括平均梯度，交叉熵，信息熵，互信息，结构相似性等。-Fused image uation, including the average gradient, cross entropy, information entropy, mutual information, and so on structural similarity.
piella
- 融合图像质量评价的piella指标，在结构相似性原理的基础上，Piella提出了三个融合质量评价指标Q、QW和QE-Fusion Image Quality Evaluation piella index, based on structural similarity principle, Piella proposed three fusion quality index Q, QW and QE
pjbz
- 图像质量评价，计算两幅图像的保真性，鲁棒性 ，结构相似性-Image quality assessment，calculate the fidelity ，robust and structural similarity of the image，
Mssim
- 用于计算两幅图像之间结构相似性度量的MATLAB源码-An implementation of the algorithm for calculating the Structural SIMilarity (SSIM) index between two images
ssim
- 结构相似性，是一种衡量两幅图像相似度的指标。该指标首先由德州大学奥斯丁分校的图像和视频工程实验室(Laboratory for Image and Video Engineering)提出。SSIM使用的两张图像中，一张为未经压缩的无失真图像，另一张为失真后的图像。(Structural similarity is a measure of the similarity between two images. The target was first presented by the Labor
image_evaluation
- 图片重建质量评估算法。计算两张图片的PSNR（Peak Signal to Noise Ratio，峰值信噪比）和SSIM（Structural Similarity Index，结构相似性）。(The measurement algorithm of image reconstruction. Compute the PSNR and SSIM between two images.)