1.完整项目描述和程序获取
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2.部分源码
3.部分仿真图预览
4.算法概述
图像质量评价（Image Quality Assessment,IQA）是图像处理中的基本技术之一，主要通过对图像进行特性分析研究，然后评估出图像优劣（图像失真程度）。图像质量评价在图像处理系统中，对于算法分析比较、系统性能评估等方面有着重要的作用。近年来，随着对数字图像领域的广泛研究，图像质量评价的研究也越来越受到研究者的关注，提出并完善了许多图像质量评价的指标和方法。主观评价只涉及人作出的定性评价，它以人为观察者，对图像的优劣作出主观的定性评价。对于观察者的选择一般考虑未受训练的“外行”或者训练有素的“内行”。该方法是建立在统计意义上的，为保证图像主观评价在统计上有意义，参加评价的观察者应该足够多。主观评价方法主要可分为两种：绝对评价和相对评价。相对评价中没有原始图像作为参考，是由观察者对一批待评价图像进行相互比较，从而判断出每个图像的优劣顺序，并给出相应的评价值。通常，相对评价采用单刺激连续质量评价方法（Single Stimulus Continuous Quality Evaluation,SSCQE）。具体做法是，将一批待评价图像按照一定的序列播放，此时观察者在观看图像的同时给出待评图像相应的评价分值。相对于主观绝对评价，主观相对评价也规定了相应的评分制度，称为“群优度尺度”。图像质量客观评价可分为全参考（Full-Reference,FR），部分参考（Reduced-Reference,RR）和无参考（No-Reference,NR）三种类型。
