首页 > TAG信息列表 > PSNR
图像增强算法综述
摘要 图像增强的含义 图像增强算法主要是对成像设备采集的图像进行一系列的加工处理, 增强图像的整体效果或是局部细节,从而提高整体与部分的对比度, 抑制不必要的细节信息, 改善图像的质量, 使其符合人眼的视觉特性。 光线暗，照度低、曝光不足会导致图片整体亮度偏低，噪声大，边缘细想做的事情有很多
回顾过去： -去噪的理论基础与代码整理（包括自己和他人的方法，整理后要备份） -跑他人方法的PSNR和SSIM -试试其他噪声 -skeleton -形态学工具玩明白了，并添加connectivity作为attribute（其他attribute） -论文写作常见错误总结终于搞明白问题在哪了！！！！（Matlab信噪比）
做学问真的不能随便解决！ 在Matlab调用PSNR和SSIM的时候出来负值，就简单的用uint8改变输入， 结果损失了大量信息不说，结果也不好。 后面抽丝剥茧，发现这两个函数都需要把输入的两个图像拉伸到同一个灰度范围， 而且PSNR的输入还需要多输入一个最大值！ 这样两个出来的都是正的， 而且算错出来图像质量评估指标 SSIM / PSNR / MSE
图像质量评估指标 SSIM / PSNR / MSE数字图像处理 离散余弦变换(DCT)和峰值信噪比(PSNR)
求输入图像和经过离散余弦逆变换之后的图像的峰值信噪比。并求出离散余弦逆变换的比特率。 一、名词简介 DCT - 离散余弦变换，在（声音、图像）数据压缩中得到了广泛的使用。 PSNR - 峰值信噪比（Peak Signal to NoiBD-BR和BD-PSNR的计算
BD-BR和BD-PSNR的计算 解释RD曲线（率失真曲线）BD-Rate or Bjontegaard Delta-Rate结论参考&辅助阅读 版权说明：本文翻译自ottverse 解释 BD-Rate 和 BD-PSNR 是视频压缩中使用的客观度量指标，用于在比特率或质量值范围内比较两种不同视频编解码器或同一视频编解码器的不同设图像质量评价（三）图像感知质量指标—perceptual index
随着单一图像超分辨率的研究的深入，单一图像超分辨率的研究分为两个分支。其中之一是以psnr与ssim值为评价标准，另一个则是以pi值为评价标准。pi值代表的是一幅图像的主观感知质量，往往pi值越低，图像看起来就更加舒服。pi值越低，则图像的感知质量越好。这与psnr值是相反的。pi值也被用BD-Rate和BD-PSNR
BD-Rate和BD-PSNR github上BD-Rate和BD-PSNR开源下载地址在: 19世纪英国著名物理学家开尔文有一句名言是这样说的: If you cannot measure it,you cannot improve it. 对视频压缩领域来说，可能这句话尤其适用。因为你想提出或者设计一个新的压缩算法，必须通过测试去证明，而PTA_02线性结构2 一元多项式的乘法与加法运算
PTA_02_线性结构2_ 一元多项式的乘法与加法运算 问题： 设计函数分别求两个一元多项式的乘积与和。 输入格式： 输入分2行，每行分别先给出多项式非零项的个数，再以指数递降方式输入一个多项式非零项系数和指数（绝对值均为不超过1000的整数）。数字间以空格分隔。 输出格式： 输出分2行，分导出TensorBoard中的所有数据并平滑处理
在写machine learning 作业的时候遇到一个题就是如果把TensorBoard文件中的数据导出并自己重新画图。查找资料以后发现有两种方式： 在TensorBoard 页面右边有一个Show data download links 选项，勾选后就可以在图表下方看见下载链接使用代码的方式 from tensorboard.backend.evH264编解码及性能比较
H.264编解码及性能比较 一、视频编码格式处理 1、视频帧转换为YUV文件格式 二、H.264采用的视频编码实现技术 (1) 分层设计 H.264在视频编码层（VCL）和网络提取层（NAL）之间进行概念分割，以实现在不同的传输环境下的有效传输，便于与当前和将来的编码格式和不同类型的网络进行无缝连基于Python——图像PSNR、SSIM、MSE计算
评价一幅图像质量的好坏有多种方式，目前最常用的是PSNR、SSIM、MSE。接下来我们具体讲解。 1. MSE（Mean Squared Error）均方误差 MSE是预测值f(x)与目标值y之间差值平方和的均值，公式表示为： M SSRGAN的原理及Pytorch实现
follow this repo: https://github.com/aladdinpersson/Machine-Learning-Collection/tree/master/ML/Pytorch/GANs/SRGAN paper: https://arxiv.org/pdf/1609.04802.pdf 介绍 号称是第一个将GAN应用于图像超分辨率的论文 Super-Resolution, SR Single Image Super Resolutio信息内容安全-计算相似度
信息内容安全是我比较感兴趣的第一门学科，可能因为是利用计算机技术对人文进行分析，没那么枯燥乏味吧，而且我觉得这门学科的最大应用方向就是监听领域，这是美国大片中经常提及的主题之一，加上又是涉及国家安全稳定的重要方向，让人感觉很酷有很有责任感。目前大数据的时代背景下，已经2021-04-24
峰值信噪比（Peak Signal-to-Noise Ratio，PSNR）通常用于测量图像压缩等有损变换的重建图像质量，是一个表示信号所能到达的最大功率和影响它表示精度的背景噪声功率比值的工程度量，对于图像超分辨率，通过信号最大值的平方和图像之间的均方误差定义PSNR。PSNR 通常在 20 到 40 之间变化，数超分辨率技术:Adobe Photoshop与深度神经网络对比
与领先的超分辨率深度神经网络模型相比，Adobe的超分辨率有多有效?这篇文章试图评估这一点，Adobe的超级分辨率的结果非常令人印象深刻。 超分辨率技术 超分辨率是通过提高图像的视分辨率来提高图像质量的过程。拥有一种算法，可以有效地想象出在更高分辨率的图像中将会出现的细节单通道，三通道，多通道图像计算PSNR，SSIM 代码示例与函数注意事项讲解（peak_signal_noise_ratio，structural_similarity）
0、直接使用 单通道图片计算指标代码看2.2 三通道图片计算指标代码看2.3 1、PSNR，SSIM的知识点讲解、原理分析 1.1 PSNR Peak Signal-to-Noise Ratio 峰值信噪比 单位为 d B dBOpenCV 【二十七】图像/视频相似度测量PSNR( Peak signal-to-noise ratio) and SSIM
目录 1 目标 2 原理 2.1 图像比较 - PSNR and SSIM¶ 3 代码 3.1如何读取一个视频流（摄像头或者视频文件)？¶ 3 运行效果 1 目标 如何打开和读取视频流 两种检查相似度的方法：PSNR和SSIM 数据链接：https://pan.baidu.com/s/1zqcFKmWViSF1O8QK2pVhMg 提取码：g5p9 2 原理 2.1 图像H265跟H264编码效率的一个比较
H265已经发布很长一段时间了，市面上也出现了很多H265的产品，主流的手机都支持H265的硬解码，但从内容来看，支持H265的并不多，H265的推广明显落后于同期的H264，个人认为这其中最主要的原因是专利的因素而非技术的原因。H265的专利是一言难尽，简而言之就是有几家专利钉子户，搞不定，目前也没opencv-9-图像噪声以及评估指标 PSNR 与SSIM
开始之前 我们在将 opencv 的图像显示在了 qt 的label 上, 我们能够将图显示在label 上, 用于显示我们的算法, 我们在 opencv 上一篇文章中介绍了 opencv 的核操作, 我们这里就要进入一个很重要的章节了,图像滤波操作, 也是图像核操作应用的一个很重要的章节, 那我们就从降噪的角VMAF：视频质量的多方法融合评价（原理+使用方法）
目录背景视频质量评价指标现状Video Multimethod Assessment Fusion（VMAF）下载和使用 背景 为了在互联网进行视频传输，视频源需要通过标准化的格式进行压缩，例如H.264/AVC、H.265HEVC以及VP9、AV1等等。如果视频过度压缩或压缩参数不当，将导致画面质量受损，也就是很多人常说的压缩Python 之 计算psnr和ssim值
基于python版的PSNR和ssim值计算 总所周知，图像质量评价的常用指标有PSNR和SSIM等，本博文是基于python版的图像numpy的float64格式和uint8格式计算两种指标值(附代码)，代码经多方测试和对比，是可用的。 psnr峰值信噪比 psnr是用来评价两幅图像相比质量的好坏，即失真情监控视频长度压缩算法
帧差-> I-mean(I) -->openFilter -->medianFilter + Sobel --> psnr(sobel, black) 1. 帧差法+PSNR 缺点： 亮度剧烈变化检测失败， 人物静止时检测失败 2. 背景差分法+psnr 原图，背景图 该图误检为静帧 44 ---》代码加入 abs 并且高斯滤波核设置为3X3 然鹅PSNR和SSIM
原文链接：https://www.cnblogs.com/ranjiewen/p/6390846.html PSNR，峰值信噪比 通常用来评价一幅图像压缩后和原图像相比质量的好坏，当然，压缩后图像一定会比原图像质量差的，所以就用这样一个评价指标来规定标准了。PSNR越高，压缩后失真越小。这里主要定义了两