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FSIM-特征相似度，MATLAB代码实现。

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简介：
MATLAB编程代码，以及用于评估图像质量的综合标准，FSIM（基于特征的图像质量评价方法）均被广泛应用于相关领域。

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  • FSIM - 特征相似度的MATLAB代码
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    FSIM是一款基于MATLAB开发的工具包，用于计算图像之间的特征相似度。它提供了多种算法来量化视觉信息的内容和结构相似性，适用于图像处理与分析领域。 MATLAB代码用于评估图像质量的标准之一是FSIM（Full-Reference Structural Similarity Index for Image Quality Assessment）。这一方法通过比较原始图像与处理后的图像之间的结构相似性来评价图像的质量。FSIM考虑了边缘方向信息，能够更准确地反映人类视觉系统对图像的感知效果。
     
  • PyTorch-FSIM：特征相似性指标在PyTorch中的可微分实现
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    PyTorch-FSIM是一款基于PyTorch开发的深度学习框架插件，实现了特征相似性指标(FSIM)的可微分版本，适用于图像质量评估和视觉任务。 Pytorch-fsim 是 PyTorch 中特征相似性指标度量的可微实现。
     
  • 代码相似度比较工具.rar_Code Similarity_kkksc03_代码相似度_代码相似度分析_相似度
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    本资源为一个用于评估和对比不同代码片段之间相似性的实用工具。通过深入分析源码，帮助开发者快速定位重复或类似的代码段，适用于提高软件开发效率及质量控制场景下使用。 比较代码相似度，并提供登录功能以及两步验证等功能。
     
  • 用Python代码实现余弦相似度（文本相似度计算）
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    本教程详细介绍了如何使用Python编程语言来计算余弦相似度，这是一种衡量文本间相似性的常用方法。通过向量空间模型将文档转换为数值形式，并利用NumPy库进行高效的数学运算，帮助读者掌握从数据预处理到代码实现的全过程。适合对自然语言处理感兴趣的初学者和进阶学习者参考。 余弦相似度算法是一种用于计算两个向量之间角度的 cosine 值的方法，该值可以用来衡量这些向量之间的相似性。在数据挖掘、推荐系统等领域中，这种算法被广泛应用于文本分析和信息检索等方面，以确定文档或词汇之间的语义关系。
     
  • MATLAB实验源代码-特征选择：简易的特征选择代码实现
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    本资源提供了一个简单的MATLAB脚本，用于演示如何进行基本的特征选择过程。适用于初学者理解和应用机器学习中的特征选择技术。 这是一个简单的特征选择代码实现项目，使用MATLAB进行实验。该项目会逐步追加不同的特征选择方法。数据读取采用的是libsvm中的libsvmream工具。试验用的数据存储在Data文件夹中，而MATLAB文件夹则包含了已安装mex的libsvm包。MI文件夹内包含用于计算互信息量的源代码，Cmethod文件夹则是各种特征选择方法的集合，会陆续更新不同的实现方式。目前计划采用的方法包括mRMR、reliefF和SVM_REF等。不过作者表示该项目已经停止进一步开发了，认为没有继续下去的意义。
     
  • 基于MATLAB的HOG特征实现代码
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    本项目提供了一套基于MATLAB环境下的HOG（Histogram of Oriented Gradients）特征提取实现代码，适用于行人检测等计算机视觉任务。 HOG特征的Matlab代码实现非常实用，特别推荐给初学者使用。在学习过程中结合论文研究并查看相关代码会很有帮助。这种实践方式对于理解理论知识非常有效。
     
  • SIFT特征检测的Matlab代码-Affine-SIFT: 仿射尺度不变特征变换的Matlab实现
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    本项目提供了一个使用MATLAB语言编写的Affine SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）算法，用于在图像处理中进行仿射变换下的特征点检测和描述。 SIFT特征检测的Matlab代码实现涉及仿射尺度不变特性的变换。当前提供的代码仅实现了ASIFT的一次迭代过程。原图筛选结果通过使用仿射滤波器获得，这参考了D.Lowe在International Journal of Computer Vision, 60(2), pp.91-110, 2004.中的工作。该文献详细介绍了高斯差分尺度空间的有效实现方法。 此外，T.Lindeberg的“具有自动尺度选择的特征检测”一文（发表于International Journal of Computer Vision杂志第30卷第2期，页码77-116, 1998年）为那些对数学细节有深入兴趣的研究者提供了高级阅读材料。
     
  • MATLAB中的余弦相似度代码
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    本文章提供了一种在MATLAB环境下计算向量间余弦相似度的方法和源代码。通过该代码可以便捷地评估不同维度数据间的相似性。 衡量两个向量x、y的相关性（夹角的余弦）可以使用MATLAB代码实现。余弦相似度也被一些迁移学习研究所采用。
     
  • Matlab中的图片相似度代码
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    本段代码用于计算和比较Matlab中两张图像之间的相似度，适用于图像处理与计算机视觉领域的研究和应用开发。 用于两张图片的对比并计算相似度，采用直方图对比算法，在MATLAB环境中实现。
     
  • 余弦相似度的Matlab实现-code:coseineSimilarity 计算隔间的余弦相似度
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    本代码提供了计算向量之间余弦相似度的功能，采用Matlab语言编写。适用于信息检索、推荐系统等领域中衡量文本或项目间语义相似性的需求。 余弦相似度计算的Matlab脚本可以从免疫数据库读取数据并计算不同特征样本之间的余弦相似度。使用方法如下：-dnameofdatabase 指定数据库名称 -snameofsubject 指定受试者名称 -ffieldofthecolumnsusedtoseparatedata 分隔数据所用的字段名 -tsizethreshold 克隆大小阈值，即在一个或多个组织样本中至少有20个实例。 例如：bash calCosSim.sh -dlp11 -sD207 -ftissue -t20 将计算来自数据库lp11的受试者D207的组织样本之间的余弦相似度，并仅使用在至少一个组织样本中具有至少20个实例的克隆。 注意：您需要有访问该数据库的权限，同时应在security.cnf文件中替换您的用户名和密码以确保安全连接。 方法说明： 我们定义“唯一序列实例”为独特突变序列的数量加上在一个或多个测序文库中的相同独特序列的所有不同实例总和。这被称为混合克隆大小度量。 当提到两个隔间的重叠情况时，设定的下限克隆大小有助于确保整个场景有足够的覆盖范围。