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包含参考和无参考的图像质量评价，Matlab代码及相关参考文献（更新至2018年）。

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简介：
该MATLAB代码集专注于图像质量评估，并附带一份全面的参考文献列表，涵盖了包括有参考图像质量评价和无参考图像质量评价的各种技术。该资源已更新至2018年最新版本。

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  • Matlab图像质量评价代码及参考文献汇总（涵盖有参考和无参考评价，更新至2018年）
    优质
    本资料汇集了截至2018年的MATLAB代码与相关参考文献，专注于图像质量评估领域，包括有参考和无参考的评价方法。 关于图像质量评价的Matlab代码及参考文献汇总（涵盖有参考和无参考的图像质量评估方法），更新至2018年。
     
  • 无参考的图像质量评估_无参考代码
    优质
    本项目提供了一种无参考的图像质量评估方法及其源代码，旨在不依赖原始图像或失真模型的情况下自动评价图像的质量。 实现对没有参考图像的质量评价。
     
  • 无参考图像质量评价方法源码
    优质
    本源码提供了一种无需参考图像的质量评估算法，适用于图像处理和计算机视觉领域，帮助用户自动检测并提升图像质量。 图像质量评价的无参考方法在CVPR会议论文《Beyond Human Opinion Scores: Blind Image Quality Assessment based on Synthetic Scores》和《Active Sampling for Subjective Image Quality Assessment》中有详细介绍，并提供了相应的MATLAB源码主程序。
     
  • 关于无参考图像质量评估的若干关键文献
    优质
    本论文综述了无参考图像质量评价领域的核心文献，探讨其发展历程、关键技术及未来趋势，为研究者提供理论指导。 阅读几篇关于无参考图像质量评价的代表性文章有助于更好地理解这一领域。
     
  • BRISQUE无参考图像质量评估
    优质
    BRISQUE是一种无需参考图像的图像质量评价算法，通过分析图像的噪声特征来量化感知图像质量，适用于没有原始无损版本的情况。 BRISQUE是用于无参考图像质量评价的一种方法。下面是如何使用MATLAB实现BRISQUE进行图像质量评估的描述。
     
  • Brisque无参考图像质量评估
    优质
    Brisque是一种用于衡量图像感知质量的算法，它无需参考图像即可评估图像的质量水平，适用于各种失真类型的检测。 无参考图像质量评估在空间域中的方法之一是BRISQUE，它通过基于MSCN（多尺度对比度归一化）来提取图片特征。
     
  • SSEQ的无参考图像质量评估
    优质
    SSEQ的无参考图像质量评估介绍了一种无需原始或目标图像作为参考，即可客观评价视频序列编码后图像质量的方法和技术。这种方法利用机器学习和视觉感知原理，旨在提高视频处理领域的效率与准确性。 基于空间和谱熵的无参考图像质量评估（No-reference image quality assessment based on spatial and spectral entropies），以及SSEQ方法的应用。附带libsvm-3.24资源包，关于如何编译可以参见相关文档或个人博客中的说明。
     
  • 无需参考图像的质量评估
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    本研究提出了一种新的方法来评估图像质量，无需依赖参考图像，旨在提高在实际应用中（如网络传输、存储等）对图像质量进行客观评价的效率和准确性。 国外著名学者提出了一种新的模型，在无参考条件下能更有效地评估图像质量。
     
  • Bliinds II 无参考图像质量评估
    优质
    Bliinds II 是一种先进的无参考图像质量评估方法，通过分析图像特性来量化其视觉质量，无需依赖原始或目标图像。 盲图像质量评估：一种基于DCT域自然场景统计的方法（BliindsⅡ）。源代码存在错误的问题已经解决，并且附加了演示示例。
     
  • 全参考图像质量评价指标的源码
    优质
    这段代码实现了一系列基于全参考的图像质量评估算法，旨在量化原始与受损图像之间的视觉差异。适用于研究和工程应用中对图像处理效果进行客观评价。 全参考系图像质量评价指标的MATLAB源码