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matlab2
- 参考图像质量评价，易用图像的结构信息，基于人类视觉系统。-Reference image quality evaluation, ease of use the structure of the image information, based on human visual system.
qa_tarel
- 这是一个对去雾后图像评价的代码，内容根据Tarel提出而编写-This is a code to go after the fog image evaluation, the content presented has been prepared in accordance with Tarel
evaluation
- 图像去雾算法质量评价标准：均值方差，峰值信噪比及平均梯度的源代码，还有引导滤波的完整源代码。-Image quality uation algorithm defogging criteria: mean and variance, the peak signal to noise ratio and average gradient of the source code, as well as guide the filter complete source code.
caistupxinxinshang
- 利用matlab对去雾后的图片进行评价，主要用于彩色图片信息熵的统计，值得下载-Use matlab for defogging the picture after the uation, mainly for color picture information entropy statistics, worth downloading
CNI_test
- 图像色彩自然度，是反映人类视觉判断图像色彩场景是否真实自然的度量，CNI 为该判断标准的衡量指标，其主要用于对去雾后的图像进行评价，取值范围为0~1，一副图像的 CNI 越接近于1，表明该图像越自然。-Color natural index, CNI
A_WAY_visibility
- 一种无参考的评价标准，主要用于评价去雾算法对有雾图像的增强效果.该评价标准符合人类主观感受并且具有极强的针对性。-A non-reference the uation criteria, mainly used to uate the algorithm fog foggy image enhancement effect is very significant and relevant.
大量图像去雾源代码和图像去雾质量评价标准代码
- 大量图像去雾源代码和图像去雾质量评价标准代码，供大家学习交流使用(A large number of images to fog source code and image quality evaluation criteria for fog, for everyone to learn how to communicate and use)
图像去雾无参考客观质量评测方法
- 李大鹏 和 吕晶 的图像去雾无参考评价，(mage evaluation of fog effect)
CAC
- CAC图像质量体系，参考文献：刘海波, 汤群芳, 杨杰. 去雾图像质量客观评价方法研究[J]. 量子电子学报, 2016, 33(1):20-28.(CAC image quality assessment system)
EvaluationDescriptor
- 法国学者Hautiere的基于可见边对比度增强的去雾评价算法算法的matlab源码。(French scholar Hautiere blind contrast enhancement assesment by gradient ratioing at visible edges matlab source code.)
图片去雾
- 提供了13种图片去雾增强方法，有直方图均衡，clahe，暗原色算法，改进的暗原色算法，实时去雾，引导滤波去雾，天空去雾等，同时给出图像增强前后图像质量评价，可以对jpg，bmp等图片格式进行去雾增强处理，效果非常好(13 kinds of image de fog enhancement methods are provided, including histogram equalization, CLAHE, dark original color algorithm, improved da
去雾图像评价-熵函数
- 这是一个关于去雾图像评价的熵函数，可以求取去雾图像前后的图像熵。
去雾图像评价
- 9种去雾图像评价函数，用于图像去雾前后的质量评价，包含盲评价函数。
去雾图像评价
- 7种去雾图像评价函数，包括PSNR/WPSNR、图像信息熵、图像对比度、平均梯度、均值等客观评价函数。