學術查重怎么查？新手幫助CNKI學術查重檢測系統(tǒng)入口：國學術論文查重系統(tǒng)后該系統(tǒng)首先會對論文的格式進行自動識別，根據(jù)格式自動識別進行論文查重范圍的規(guī)定
發(fā)布時間：2022-05-08 01:00:20 作者：學術小編 來源：m.derer.cn
圖像質量評估算法的目標是自動評估與人的主觀質量判斷相一致的客觀圖像質量。 然而，主觀評估費時費力，在實際應用中不可行，并且主觀實驗受觀看距離、顯示設備、照明條件、觀測者的視覺能力、情緒等諸多因素影響。 因此，有必要設計出能夠自動精確的預測主觀質量的數(shù)學模型。 IQA按照原始參考圖像提供信息的多少一般分成3類：全參考 (Full Reference-IQA, FR-IQA)、半?yún)⒖?(Reduced Reference-IQA, RR-IQA)和無參考 (No Reference-IQA, NR-IQA), 無參考也叫盲參考 (Blind IQA, BIQA)。 FR-IQA同時有原始 (無失真、參考)圖像和失真圖像,難度較低，核心是對比兩幅圖像的信息量或特征相似度，是研究比較成熟的方向。
通常，圖像質量的絕對評價都是觀察者參照原始圖像對待定圖像采用雙刺激連續(xù)質量分級法（Double Stimulus Continuous Scale,DSCQS），給出一個直接的質量評價值。 具體做法是將待評價圖像和原始圖像按一定規(guī)則交替播放持續(xù)一定時間給觀察者，然后在播放后留出一定的時間間隔供觀察者打分，最后將所有給出的分數(shù)取平均作為該序列的評價值，即該待評圖像的評價值。 國際上也對評價尺度做出了規(guī)定，對圖像質量進行等級劃分并用數(shù)字表示，也稱為圖像評價的5分制“全優(yōu)度尺度”。 （見表1.1） 相對評價中沒有原始圖像作為參考，是由觀察者對一批待評價圖像進行相互比較，從而判斷出每個圖像的優(yōu)劣順序，并給出相應的評價值。
衡量圖像質量評估結果的指標有很多，每種指標都有自己的特點，通常比較模型客觀值與觀測的主觀值之間的差異和相關性。 常見的2種評估指標是線性相關系數(shù)（Linear Correlation Coefficient, LCC）和Spearman秩相關系數(shù)（Spearman's Rank Order Correlation Coefficient, SROCC）。
