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PSNR
- ％本程序功能是计算2幅彩色图像的PSNR,以此来评价图像处理的效果％％％％％％％％％ ％ 运行的结果保存在变量PSNR中
fuctionevaluateimagedefinition2
- 针对图像的清晰程度提出一种新的评价方法 ,目的在于能够快速、准确地评价数字图像的清晰度。该评价方法评价参数可通过改进边缘锐度算法(EAV)得到 ,然后与机测MTF值的变化趋势一起做曲线回归分析 ,以便和其他传统清晰度评价参数做对比
QBIR
- 基于内容的图像检索技术综述、基于内容的图像检索技术与系统、基于内容的图像检索技术研究、基于内容的图像检索系统性能评价
kurtosis
- 图像峰度计算函数，可作为图像质量评价的一个标准
FINAL
- 图像峰值信噪比是评价重构图像质量的标准之一，本程序基于matlab开发。
www.image2003.com
- 一种基于灰度评价的图像分块压缩算法解压密码：www.image2003.com.caj
ErgQ
- 采用四元组进行图像融合质量评价的matlab程序，包括原文paper
yxpj
- 图像融合客观评价程序，包括扭曲度，相关系数，方差等
WPSNR
- 能计算一幅噪声图像的加权峰值信噪比，以评价各种图像去噪方法的效果
HGEwinsock
- HGE是一个高效的2D游戏引擎，它是完全开源的(基于VC++)，授权是慷慨的ZLib License， 任何人可以几乎不受限制的使用它，或基於技术核心开发引擎。 HGE简单的说，就是以3D加速实现2D图像的做法，它的作品可以在很低配置的电脑就能高效运作， 目前，国外人士评价HGE为最好的非商业2D游戏引擎。官方首页：http://hge.relishgames.com/ 国内游戏爱好者研究专区http://www.hgechina.com. HGE自身是不支持网络
HGE-Editbox
- HGE是一个高效的2D游戏引擎，它是完全开源的(基于VC++)，授权是慷慨的ZLib License， 任何人可以几乎不受限制的使用它，或基於技术核心开发引擎。 HGE简单的说，就是以3D加速实现2D图像的做法，它的作品可以在很低配置的电脑就能高效运作， 目前，国外人士评价HGE为最好的非商业2D游戏引擎。官方首页：http://hge.relishgames.com/ 国内游戏爱好者研究专区http://www.hgechina.com. HGE自身是不支持中文
HGE_FLASH
- HGE是一个高效的2D游戏引擎，它是完全开源的(基于VC++)，授权是慷慨的ZLib License， 任何人可以几乎不受限制的使用它，或基於技术核心开发引擎。 HGE简单的说，就是以3D加速实现2D图像的做法，它的作品可以在很低配置的电脑就能高效运作， 目前，国外人士评价HGE为最好的非商业2D游戏引擎。官方首页：http://hge.relishgames.com/ 国内游戏爱好者研究专区http://www.hgechina.com. 这是在HGE中播放FL
HGE_game_damo
- HGE是一个高效的2D游戏引擎，它是完全开源的(基于VC++)，授权是慷慨的ZLib License， 任何人可以几乎不受限制的使用它，或基於技术核心开发引擎。 HGE简单的说，就是以3D加速实现2D图像的做法，它的作品可以在很低配置的电脑就能高效运作， 目前，国外人士评价HGE为最好的非商业2D游戏引擎。官方首页：http://hge.relishgames.com/ 国内游戏爱好者研究专区http://www.hgechina.com. 这是一个HGE引擎写的
HGE-Font_CN
- HGE是一个高效的2D游戏引擎，它是完全开源的(基于VC++)，授权是慷慨的ZLib License， 任何人可以几乎不受限制的使用它，或基於技术核心开发引擎。 HGE简单的说，就是以3D加速实现2D图像的做法，它的作品可以在很低配置的电脑就能高效运作， 目前，国外人士评价HGE为最好的非商业2D游戏引擎。官方首页：http://hge.relishgames.com/ 国内游戏爱好者研究专区http://www.hgechina.com. HGE下使用中文的方案
msu_bfm
- 图像质量评价的客观算法，属于全参考模型，即原始图像和失真图像同时作为输入，经过测试，结果表明该方法能够比较有效地反映主观测试结果。
juleifenxijishujiqiyunyongyanjiu
- 聚类分析是数据挖掘的重要概念,它广泛应用于模式识别!图像处理!数据分析和市场研究等领域,但在评 价中的应用研究却很少,针对这些问题,把聚类分析技术的基本概念和方法运用于评价,并通过实例阐述其在评价 中应用的重要性。
mDzongxianshi
- 对图像小波分解后的对角线高频分量进行处理，用了9种清晰度评价函数来处理高频分量，比较清晰度评价函数的优劣。
mVzongxianshi
- 对图像进行小波分解后，对其垂直高频分量进行分析，并用了9种清晰度评价函数对其进行处理，比较各评价函数的优劣。
mHzongxiangshi
- 对图像进行小波分解后，对其垂直高频分量进行分析，并用了9种清晰度评价函数对其进行处理，比较各评价函数的优劣。
SSIM
- SSIM VC++实现的，可对图像进行客观评价法