مؤشر QAC مع مجموعات مدركة للجودة مسبقة التعلم لتقييم جودة الصورة العمياء

15

الوصف

إدخال :

im: 0 ~ 255 8bit صورة grayscalae ؛

Cluster_center: مجموعة خلايا ذات هيكل لمركز الكتلة المدرك للجودة ؛

الكتلة_المركز [l] هي مراكز الكتلة على مستوى الجودة الأول ، ولها المجال التالي:

النقط الوسطى: [Kxd double] ، K هو مركز رقم الكتلة في كل مستوى جودة ، d هو بُعد الميزة.

الجودة: جودة المستوى الأول ؛

feature_fun: مقبض الوظيفة لحساب ميزة التصحيحات ؛

blksize: حجم التصحيح ، القيمة الافتراضية هي 8 ؛

الخطوة: الخطوة بين التصحيحات ، الخطوة الكبيرة مع تسريع الحساب مع الحفاظ على نفس الأداء ، الخطوة الافتراضية هي 12 ؛

انتاج :

س: الجودة المتوقعة لصورة الإدخال (im) ، النطاق [0 1].

توقع جودة الصورة العمياء باستخدام الإحصائيات المشتركة لحجم التدرج وميزات لابلاسيان

 

تحسين الاحتمالية الهامشية الفعالة في التفكيك الأعمى

 

المراجعات

لا توجد مراجعات بعد.

كن أول من يقيم “مؤشر QAC مع مجموعات مدركة للجودة مسبقة التعلم لتقييم جودة الصورة العمياء”

لن يتم نشر عنوان بريدك الإلكتروني. الحقول الإلزامية مشار إليها بـ *

رمز المنتج: P2018F168 التصنيفات: ,