摘要：
一、BRISQUE https://blog.csdn.net/ouxiaoyang5/article/details/89017473?spm=1001.2101.3001.6650.13&utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2%7Ed 阅读全文
摘要：
https://www.jianshu.com/p/9ee85fdad150 阅读全文
摘要：
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值也被用于2018 阅读全文
摘要：
关于全参考比较详细的内容链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/24804170 目前针对有真实参考的图像生成任务，主要有三种评价指标，包括两种简单的人为设计的SSIM和PSNR，也包括深度学习网络抽取到的特征进行对比的LPIPS评价指标（这篇笔记中还写到了MSSIS） 一、 阅读全文
摘要：
很详细的综述：https://blog.csdn.net/qq_23304241/article/details/80953613 什么是图像质量评估（IQA）？ 图像质量评估（IQA）算法将任意图像作为输入，并输出质量分数作为输出。有三种类型的IQA： 全参考IQA： 有一个非失真的参考图像来测量 阅读全文
摘要：
图像质量评价（Image Quality Assessment） 图像修复的难点之一是质量评估。其主要原因是主观评价的模糊性和获取培训数据的成本。由于前面讨论的问题，虽然对退化图像提出了许多有效的IQA方法，例如腐蚀、压缩或噪声图像，但这些方法不能用于评估修复图像。为了克服前面问题，获得主观评价，主 阅读全文
摘要：
当我们非常仔细地观察神经网络生成的图像时，经常会看到一些奇怪的棋盘格子状的伪影（artifact）。这种现象有些情况下比其他情况更明显，但最近的模型很多都会出现这种现象。 出现的原因：当我们用神经网络生成图像时，我们经常从低分辨率、高阶描述中构建图像。这会让网络先描绘粗糙的图像，再填充细节。 因此， 阅读全文
摘要：
其实仿射变换是投影变换的一种特殊形式，在图像处理中，大部分图像变换算法用仿射变换就可以得到不错的效果，并且数学意义比较明确易懂，因此仿射变换相对来说更常用一些。 首先从数学的角度，所谓仿射变换，就是向量经过一次线性变换加一次平移变换，用公式可以表示为： 对于一副图像，如果我们知道矩阵T，便可以对图像 阅读全文