基于卷积神经网络(CNN)的N-R方法，其Matlab代码和IQA_BIECON_release版本，用于无参考图像质量评估。

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简介：
NR法Matlab代码，是一种基于卷积神经网络（BIECON）的盲图像评估方法，它利用CNN技术进行无参考图像质量评估。该代码的实现，对应于J.Kim和S.Lee在《IEEE信号处理选定主题期刊》第1卷，第11号1期所描述的系统，发表于2017年2月的206–220页。为了开发和测试此代码，使用了Theano 0.9、CUDA 8.0以及Windows操作系统。生成本地质量得分图时，需要将BASE_PATH设置为每个数据库的实际根目录。同时，FR_MET_BASEPATH和FR_MET_SUBPATH这两个变量也应在gen_local_metric_scores.m文件中设置。数据存储将在“FR_MET_BASEPATH+FR_MET_SUBPATH”路径下进行。建议使用Matlab运行gen_local_metric_scores.m脚本。本系统默认采用SSIM指标进行评估。为了配置数据库路径，需要指定每个数据库的实际根路径，该路径位于IQA_BIECON_release/data_load/LIVE.py和IQA_BIE中。

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N-R法Matlab代码-IQA_BIECON_release：利用CNN进行无参考图像质量评估

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本项目提供基于Matlab的N-R法代码，用于实现无需参考图像的深度学习图像质量评价(IQA)技术，采用CNN模型优化图像质量分析。 NR法matlab代码基于卷积神经网络（BIECON）的盲图像评估器是一种使用CNN的无参考图像质量评估方法。该代码实现了以下论文中描述的系统：J.Kim 和 S.Lee，“完全深盲图像质量预测器”，《IEEE信号处理选定主题期刊》，第1卷，第11号，206–220页，2017年2月。先决条件： - 该代码是使用Theano 0.9、CUDA8.0和Windows开发并测试的。 - 若要生成本地质量得分图，请设置BASE_PATH为每个数据库的实际根路径。在文件gen_local_metric_scores.m中设定FR_MET_BASEPATH 和 FR_MET_SUBPATH，对于每个数据库的数据将存储于“FR_MET_BASEPATH+FR_MET_SUBPATH”中。 - 使用Matlab运行 gen_local_metric_scores.m 文件，默认提供SSIM指标。环境设置： - 设置数据库路径：对每个数据库，在文件IQA_BIECON_release/data_load/LIVE.py和IQA_BIE 中设定BASE_PATH为实际的根路径。

无参考的图像质量评估_无参考代码

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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。

基于Matlab的CNN卷积神经网络图像识别

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本研究利用MATLAB平台构建并训练了卷积神经网络(CNN)，专注于提高图像识别精度与效率，探索其在复杂场景中的应用潜力。卷积神经网络（CNN）是一种深度学习模型，在图像处理任务如图像识别、目标检测和分类等方面具有广泛应用价值。在Matlab环境中实现CNN可以利用其强大的数学计算能力和丰富的图像工具箱，使得研究者与开发者能够便捷地构建和训练自己的模型。本项目提供了完整的CNN模型在Matlab中的实现细节，包括代码程序及相关数据资源。这对于学习理解CNN的工作原理以及如何搭建优化实际应用中的模型非常有帮助。 1. **CNN结构**：典型的CNN由卷积层、池化层、全连接层及输出层构成。其中，卷积层用于提取图像特征；池化层则降低数据维度并保留关键信息；全连接层将特征向量转换为分类概率值，而最后的输出层给出最终类别预测。 2. **卷积操作**：在输入图像上滑动的滤波器（即卷积核）执行着提取特定图像特性的工作。每一个滤波器可以识别不同的视觉模式如边缘、纹理或颜色分布等特征。 3. **激活函数**：常用的ReLU激活函数为模型引入非线性，提升表达能力的同时简化了反向传播过程中的计算复杂度。 4. **池化操作**：通过减小数据规模来加速训练并减少过拟合风险。最大值和平均值两种常见的池化方式分别保留或舍弃每个子区域的最大特征值或取其均值。 5. **损失函数与优化器**：在模型训练过程中，交叉熵等特定的损失函数用于衡量预测结果与实际标签之间的差距；而梯度下降、随机梯度下降（SGD）和Adam等优化算法则帮助调整网络权重以最小化该误差。 6. **数据预处理**：为了提升CNN性能，在正式开始训练之前通常需要对图像进行归一化、填充边界像素以及颜色空间转换等一系列的预处理步骤。 7. **训练与验证流程**：Matlab提供了`fitnet`函数用于创建网络模型，同时使用`fit`函数执行具体的训练任务。通过合理划分数据集作为独立的训练和验证部分来监控并防止过拟合现象的发生。 8. **性能评估指标**：准确率、精度、召回率以及F1分数等评价标准帮助我们全面了解CNN的表现情况；Matlab中可通过`confusionmat`及`classperf`函数生成混淆矩阵与性能报告以辅助分析模型效果。 9. **保存和应用训练后的模型**：经过充分训练的CNN可以被存储为MAT文件，以便以后的应用。通过加载这些预训练模型，并结合分类或预测功能，在新数据集上执行图像识别任务变得更为便捷高效。综上所述，该项目提供了一个全面的学习平台来理解并实践在Matlab中构建和优化CNN的过程，无论是对初学者还是经验丰富的研究者都具有重要的参考价值。

基于熵的无参考图像质量评估（ENIQA）与熵值法MATLAB代码

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本项目提供一种新颖的无参考图像质量评价方法——基于熵的图像质量分析(ENIQA)，并附带使用MATLAB实现该算法的相关代码，便于研究者和开发者进行测试及应用。本段落提出了一种基于图像熵的高性能无参考（NR）图像质量评估方法ENIQA。该方法从两个域提取特征：在空间域计算颜色通道之间的互信息及二维熵，在频域中则通过滤波后的子带图像来获取二维熵和互信息作为输入彩色图象的特性集。随后，利用所有提取出的特征，使用支持向量分类器（SVC）进行失真分类和支持向量回归（SVR）预测质量评估分数。实验在64位Windows7系统下的Matlab R2016a和Ubuntu 16.04系统的Matlab R2016b上完成，并验证了代码的正确性。ENIQA方法能够对不同类别的失真图像进行质量评价，且具有较低计算复杂度。实验使用的两个数据集是LIVE和TID2013。下表展示了在LIVE数据集中，ENIQA与其它几种经典无参考（NR）及全参考（FR）的IQAs方法比较中所得到的相关系数SROCC值。具体的失真类型包括JPEG、JPEG 2000、Gaussian噪声和模糊效果等。

基于CNN的卷积神经网络图像分类

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本研究探讨了利用卷积神经网络（CNN）进行图像分类的方法，通过实验分析优化模型结构与参数，展示了其在图像识别任务中的高效性。卷积神经网络（CNN）可以用于图像分类任务。

反卷积去模糊算法的无参考图像质量评估及MATLAB实现代码.zip

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本资源包含一种用于反卷积去模糊的无参考图像质量评价方法及其MATLAB实现代码。适合于研究和开发人员使用，有助于提升图像处理技术的研究与应用水平。版本：matlab2019a 领域：图像去噪内容：基于无参考图像质量评价的反卷积去模糊算法附带MATLAB代码.zip 适合人群：本科、硕士等教研学习使用

基于Python的无参考图像质量评估.zip

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本项目提供了一种利用Python进行无参考图像质量评估的方法和工具，适用于图像处理与计算机视觉领域。下载包含代码、文档及示例数据集。资源包含文件：全部源码及数据文件说明 - `./data` 文件夹包含了用于生成不同等级图像的 MATLAB 代码以及关于 distortion 的相关资料。 - `src` 文件夹中包括了为适应人脸大小而将网络输入从224降低到128重新训练后的原网络代码。此调整是针对特定应用场景进行优化，以提高模型在目标数据集上的表现。 - `regression_network`: 使用小规模神经网络来拟合 RankIQA 的效果。 - `train_pose_qua.py` 文件实现了同时预测人脸角度和图像质量的多任务学习策略。首先单独训练每个子任务并观察各自的最优损失值，以此作为该模型性能上限的标准。为防止一个任务对另一个的任务造成负面影响，在训练时需将两个任务的损失函数进行加权处理，并将其总和用作反向传播过程中的目标损失。 - 在实验过程中发现网络在低质量图像上的表现不佳。因此采取了非线性拉伸的方法，将原始的质量标签调整至0到10之间，以改善模型对这些数据点的学习效果。该文件夹内提供了上述各个步骤的相关代码和详细说明文档，有助于理解和复现实验流程及结果分析方法。

基于卷积神经网络的MATLAB图像融合方法

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本研究提出了一种基于卷积神经网络的图像融合技术，并在MATLAB环境下实现。该方法通过深度学习优化图像质量与细节展示，适用于多源图像处理领域。基于卷积神经网络的图像融合方法是首次将卷积神经网络应用于图像融合领域的技术。

基于卷积的神经网络(CNN)

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基于卷积的神经网络（CNN）是一种专门用于处理具有类似网格结构的数据（如时间序列数据或图像）的人工智能算法。通过利用局部连接和权重共享机制，它能够高效地提取输入数据中的关键特征。卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）是深度学习领域的一种重要模型，在图像处理与计算机视觉任务中有广泛应用。CNN通过其特有的结构设计有效捕获了图像数据中的空间局部特征，并能进行多层次的特征提取。 1. **CNN基本结构**： - 输入层：通常接收二维图像作为输入，每个像素点代表一个颜色通道上的强度值。 - 卷积层：是网络的核心部分，包含多个卷积核。这些卷积核在输入上滑动执行乘法和加法运算以生成特征图。 - 激活函数：如ReLU（Rectified Linear Unit），用于引入非线性因素来增强模型的表达能力。 - 偏置项：每个卷积核都有一个偏置值，用来调整其输出结果。 - 池化层：通常采用最大池化或平均池化的技术降低数据维度并减少计算量的同时保持特征不变性。 - 全连接层：将前面的特征图展平为一维向量，并将其与全连接层相连以进行分类等任务。 - 输出层：根据具体需求，可能使用softmax函数用于多类别分类问题或线性回归模型处理回归预测。 2. **卷积运算**： - 卷积操作是CNN的关键步骤之一。通过卷积核和输入图像的局部区域之间的乘法与加法生成新的特征图。 - 每个卷积核在整个输入上使用相同的参数，即权重共享机制有助于减少网络中的参数数量并降低过拟合的风险。 - 多层深度卷积可以提取不同层次级别的抽象特征。浅层通常用于捕捉局部细节信息，而深层则倾向于捕获更高级别的结构化特征。 3. **池化运算**： - 池化操作的主要目的是减少数据维度以降低计算复杂性，并保持关键的视觉特征。 - 最大池化选择每个子区域中的最大值来保留最具代表性的信息，而平均池法则取该区域内像素值的平均值得到结果。此外还有局部响应归一化（LRN）用于抑制局部神经元激活强度以提高模型泛化能力。在训练CNN时通常会采用反向传播算法和梯度下降方法优化网络参数来最小化损失函数。实际应用中，CNN经常与其他深度学习技术结合使用如循环神经网络(RNN)处理序列数据或生成对抗网络(GAN)用于图像合成等任务。许多经典模型例如AlexNet、VGG、GoogLeNet以及ResNet在ImageNet大规模视觉识别挑战赛中的成功案例展示了卷积神经网络强大的性能。现今，CNN已被广泛应用于包括但不限于图像分类、目标检测和语义分割等多个领域，并成为人工智能及深度学习技术中不可或缺的一部分。

基于CNN的图像分类卷积神经网络.zip

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本项目为基于卷积神经网络（CNN）的图像分类应用，利用深度学习技术自动识别和归类图片内容。项目资源包含模型训练代码及预处理脚本等文件。卷积神经网络（CNN）常用于图像分类任务。