计算图像的平均梯度，边缘强度，信息熵以及方差，图像质量评价

本文是图像分割技术在医学图像上的应用。MaximumShannoninformationentropysegement

针对离线签名识别中的特征提取问题，提出了一种基于保局投影的签名识别方法。该方法首先对签名图像进行形状特征、伪动态特征和纹理特征的提取；然后采用保局投影得到更具判别性的特征；最后运用支持向量机进行分类识

针对现有图像质量评估方法不能有效评价所有失真类型图像、计算量大等问题进行了研究，受人眼视觉特性的启发，提出了一种新的基于图像边缘结构相似性的全参考质量评价方法。该方法利用图像边缘梯度对图像失真的敏感性

提出了一种基于图像融合的无参考立体图像质量评价算法。该算法利用小波变换分解重构立体图像的左右视图并融合在一幅图像中,归一化处理融合图像的亮度系数,均衡各部分亮度并保留融合图像的结构信息,使用卷积神经网

图像边缘检测-图像边缘检测.rarP0401：用Prewitt算子检测图像的边缘P0402：用不同σ值的LoG算子检测图像的边缘P0403：用Canny算子检测图像的边缘P0408：形态学梯度检测二值

尝试把梯度和散度的概念引入到图像分析中，基于梯度和散度的积分定义，给出了计算图像梯度散度的、与坐标选取无关的简易近似公式。并将它们应用到带噪数字图像中，利用梯度与散度的配合进行边缘提取，同时给出了实验

信息论中求平均自信息（熵）的代码，可改为java存手机上

在当前人眼视觉系统（HVS）特性研究的基础上提出基于梯度及HVS特性的离焦模糊图像质量评价模型（GVSSIM）。该模型利用Sobel边缘梯度算子提取图像的梯度信息，并根据人眼视觉特性进行视觉加权，得到

基于ＨＳＶ空间，逐个像素点处理图像，求图像的平均亮度。

图像质量评价（IQA）的一些方法，从外网上找的，主要是无参考图像的方法，其中每种方法提供了Matlab源码和参考文献，使用时请注意引用文献。