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客观评价数字图像质量的目的是为了得到与人眼视觉特性一致的评价结果，因此，图像结构的分析和比较要考虑图像中人眼敏感程度不同的各种因素。针对单一图像特征描述图像结构信息过于片面的问题，引入了图像结构信息
针对目前基于形状的图像检索领域中存在的问题，结合分形技术，提出了一种通过构造不规则区域的相似膨胀分形编码算法，该算法能获得较高的压缩比。在图像检索中，该算法用一种新方式提取形状特征，实现了基于该算法的
基于相似度图像的路边检测方法，袁夏，杨琳，提出一种利用激光雷达空间采样点构造向量相似度图像并根据向量相似度图像检测路边的方法。算法通过计算三维激光点云相邻点之间的
FSITM是Nafachi等人在2014年提出的一种质量评价算法，用于评估高动态HDR图像与LDR图像。
Hash算法有三种，分别为平均哈希算法(aHash)、感知哈希算法你(pHash)和差异哈哈希算法(dHash)。本代码针对平均哈希算法(aHash)
matlab开发-用于测量图像质量的DCTSub和相似指数。用于图像质量测量的DCT子带相似性指数
针对融合图像质量评价问题,分析了图像质量评价与融合图像质量评价的关系,给出了融合图像质量评价方法的一般表达公式,指出构造实际并不存在的参考图像是解决融合图像质量评价问题的关键。在此基础上,基于空域结构
1123信息学奥林匹克竞赛中，图像相似度成为考察选手算法设计与实现能力的一项重要任务。参赛者需要运用计算机视觉和图像处理知识，设计算法评估两幅图像之间的相似性。这涉及到图像特征的提取和匹配，以确保算法
在做分类时常常需要估算不同样本之间的相似性度量(Similarity Measurement)，这时通常采用的方法就是计算样本间的“距离”(Distance)。采用什么样的方法计算距离是很讲究，甚至关
分别描述了离散型数据的和连续性数据的相似性度量，并对KNN算法进行了比较详细的叙述，并用java实现了KNN分类算法
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