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基于FSIM的彩色图像检索
基于FSIM的彩色图像检索
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基于FSIM的彩色图像检索
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pytorch-fsim:Pytorch中特征相似性指标度量的可微实现
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pytorch-fsim Pytorch中特征相似性指标度量的可微实现
图像质量评估算法，特征相似度(FSIM)，用于图像质量评价，matlab代码（亲测可使用）
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图像质量评估指标，特征相似度(FSIM)，matlab代码（亲测可使用），用于图像质量评价，原始图像与处理后的图像计算它们的峰值信噪比，比值越高越优。
FSIM—特征相似度MATLAB代码
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Feature similarity 计算方法的源代码
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该源代码是针对《FSIM: A Feature Similarity Index for Image Quality Assessment》使用文中的PC和GM计算方式。FSIM是一种常用的进行图像质量评估的工具
基于重要位平面的真彩色图像检索算法
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基于分数维的彩色图像检索研究
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利用扩展的快速VQ码字搜索技术和基于矢量合成的反馈进行彩色图像检索
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本文提出了一种基于扩展快速VQ码字搜索（EFVQCS）技术的新型快速图像检索算法，以提高基于内容的图像检索（CBIR）系统的效率。 所提出的方案可以有效地减少检索时间，而不会降低检索前K个最相似图像的准确性。 为了使特征向量中的每个特征分量都在相同范围内，采用了高斯归一化技术。 此外，利用一种简单的基于向量成分的相关性反馈方法来提高检索精度。 实验结果表明，该方案不仅可以加快检索速度，而且可以在精
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提出了一种complex moment 的圆度测量方法。作为图像的形状特征, 该...为了验证该算法效率, 采用图像库Shape7, 彩色物体库COL、VIEW、ILL进行图像检索实验。实验表明, 该方法对图像的形状和明度变化有很好的检索效果。
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基于综合特征的彩色图像检索算法 (2009年)
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针对单一特征不足以准确描述图像的问题，提出了一种综合颜色和形状特征的图像检索算法。该算法对HSV颜色空间进行特殊处理并量化编码，提取各像素点及其多邻域颜色矩的归一化直方图作为颜色特征；对图像进行整数小波变换后的低频分量分块并编码，提取一步转移概率矩阵作为形状特征；综合利用颜色、形状两个特征计算图像间的相似度，并进行彩色图像检索。仿真实验结果表明，该算法能够准确和高效地查找出用户所需内容的彩色图像，
基于分块主色调和纹理特征的彩色图像检索.pdf
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基于缩略图和EMD的无分割空间彩色图像检索方法 (2009年)
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提出了一种没有引入任何分割过程的空间彩色图像检索方法。首先结合人眼视觉感知特性 ,在CIELab颜色空间提取查询图像的缩略图 ,然后使用 EMD方法进行图像缩略图间的匹配。在匹配过程中基于 a contrario方法提出了一种无监督的匹配原则。实验结果表明 ,此算法不仅检索过程简单 ,鲁棒性强 ,而且检索效率明显高于基于区域分割的图像检索方法。
基于量子幅度和相位的多维彩色图像存储，检索和压缩
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实施八个评估指标来访问两个图像之间的相似性。这八个指标如下：RMSE、PSNR、SSIM、ISSM、FSIM、SRE、SAM
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基于特征的相似度指数（FSIM）， 基于信息论的统计相似性度量（ISSM）， 信号重构误差比 (SRE) , 光谱角映射器 (SAM)和 通用图像质量指数 (UIQ) 指示 以下分步说明将指导您安装此软件包并使用命令行工具运行评估。 ...
图片质量评价参数FSIM计算代码-图片相似性参数FSIM源码-特征相似性FSIM-图片相似性评价参数FSIM计算
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FSIM（Feature Similarity，特征相似性）这是用于计算图片质量或者对比两张图片相似性的一个评价参数，相比于PSNR（峰值信噪比）、SSIM（结构相似性）这个两个广泛使用的图像质量评价参数，FSIM更能体现图片之间的...
彩色图像质量评价的广义平均池化策略
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色度信息对人类视觉系统(HVS)会产生一定的影响, 将RGB图像转换到另一色彩空间YIQ, 将灰度图像的结构相似性指标(SSIM)、基于梯度的SSIM(GSSIM)扩展得到彩色图像的SSIM和GSSIM(即C-SSIM和C-GSSIM)。HVS是一个复杂的非...
FSIM feature similarity论文
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文档是feature similarity 图像质量评估指标的描述论文
图像清晰度评价指标Matlab 熵、交叉熵、峰值信噪比、Qabf、平均梯度、SSIM、互信息、NMI.zip
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基于伪Zernike色度分布矩的彩色图像检索方法 (2011年)
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基于概率密度和ASIFT的彩色图像检索方法
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针对全局图像特征不能有效刻画彩色图像内容信息的问题，提出了一种基于兴趣点的彩色图像特征检索方法。首先基于仿射-尺度不变特征转换（ASIFT）算法，利用亮度概率密度梯度进行兴趣点提取；然后将提取后的兴趣点映射回原图像，构建颜色直方图作为图像的特征；最后通过计算不同图像特征间的相似度进行图像检索。仿真实验证明，该方法能够充分地提取图像中的角点、边缘点和这些点的周围点，较好地表达图像的内容，最终得到比较
基于欧拉向量的彩色图像检索方法 (2008年)
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为了有效地管理图像数据库，并对其进行查询检索所需的图像特征，提出了一种基于欧拉向量的色彩图像检索方法．该方法将图像位平面的灰度码表示和增量位平面表示相结合用于图像检索．结合方式有两种：一种方式是获得联合欧拉向量作为图像的特征，并对联合欧拉向量进行高斯归一化，然后采用距离公式对图像进行相似度计算，并对彩色图像进行检索；另一种方式是利用图像重要位平面所获得的灰度码位平面和增量位平面，分别获得各自的欧拉
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首先简要地介绍了各种类型的评价方法，其次详细地介绍了PSNR、SSIM、MSSIM、IFC、VIF、FSIM等几种典型的全参考图像质量评价方法，然后在LIVE和TID2008数据库上进行实验，对这几种全参考方法进行对比、分析，最后探讨...
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- 基于DBO算法进行多阈值分割的优化 - 利用最小交叉熵原理进行图像分割 - 包含FSIM、SSIM、PSNR三个评价指标 - 注释详细 以下是一些学习matlab的经验：1. 开始学习MATLAB之前，建议你阅读官方提供的MATLAB文档和...
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