8591C CATV分析儀數(shù)據(jù)表
2019-05-07 08:07:54
CATV中dBm，dBmV和dBμV的轉(zhuǎn)換摘要：有線電視系統(tǒng)一般基于75Ω接口，但絕大部分射頻測(cè)試裝置的阻抗卻是50Ω。本文闡述了這兩個(gè)環(huán)境間功率和電平之間一些必要的轉(zhuǎn)換。文中提供了兩個(gè)表格用來(lái)快速
2019-05-30 08:24:16
CATV放大模塊長(zhǎng)期銷售進(jìn)口二手拆機(jī)放大模塊1310光發(fā)射機(jī) 聯(lián)系電話*** 微信BGY835c
2016-02-19 20:48:33
GB9379_電視廣播接收機(jī)主觀試驗(yàn)評(píng)價(jià)方法
2008-09-25 14:07:42
傳統(tǒng)的視度視差測(cè)量裝置都采用平行光管視差儀或者視度筒進(jìn)行測(cè)量,人為主觀因素對(duì)測(cè)量結(jié)果影響較大。本文設(shè)計(jì)了一種基于CCD成像的短焦攝像系統(tǒng),測(cè)量器件采用高分辨率CCD,經(jīng)過(guò)圖像處理后由計(jì)算機(jī)給出測(cè)量
2010-05-04 08:03:32
VoIP是什么？什么是VoIP流？影響VoIP質(zhì)量的關(guān)鍵參數(shù)有哪些？如何去評(píng)價(jià)緩沖器和網(wǎng)絡(luò)的邊界限制對(duì)視頻質(zhì)量的影響？
2021-07-26 07:25:06
【作者】：張秀武;雷為民;【來(lái)源】：《小型微型計(jì)算機(jī)系統(tǒng)》2010年03期【摘要】：在VoIP應(yīng)用中,為了實(shí)現(xiàn)服務(wù)質(zhì)量的監(jiān)測(cè)和路徑切換,通常需要測(cè)量路徑的網(wǎng)絡(luò)性能,并將網(wǎng)絡(luò)性能映射到語(yǔ)音質(zhì)量評(píng)價(jià)
2010-04-24 09:26:44
本文介紹了幾種觀察的方法，重點(diǎn)介紹了如何評(píng)價(jià)緩沖器和網(wǎng)絡(luò)的邊界限制對(duì)視頻質(zhì)量的影響。
2021-06-01 07:15:32
如何利用準(zhǔn)則實(shí)現(xiàn)校準(zhǔn)圖像質(zhì)量評(píng)測(cè)？
2021-06-02 06:25:52
為什么要改善CMOS圖像傳感器的圖像質(zhì)量？有源像素CMOS圖像傳感器的功能結(jié)構(gòu)包括哪些？有源像素CMOS圖像傳感器的預(yù)處理過(guò)程及方法是怎樣的？
2021-04-20 06:15:54
：是一件很困難的事。本文主要介紹目前世界上常用的一些室內(nèi)空氣品質(zhì)主客觀評(píng)價(jià)方法，并對(duì)方法本：身作出相應(yīng)的評(píng)價(jià)。 ·關(guān)鍵詞：室內(nèi)空氣品質(zhì)； 主觀評(píng)價(jià)方法； 客觀評(píng)價(jià)方法； 綜合評(píng)價(jià)方法[hide][/hide]
2010-03-18 22:21:13
怎么改善基于HQV Vida處理器的HDTV圖像質(zhì)量？
2021-06-04 06:47:03
目標(biāo)檢測(cè)和圖像語(yǔ)義分割領(lǐng)域的性能評(píng)價(jià)指標(biāo)
2020-05-13 09:57:44
利用灰度差求圖像清晰度圖像的一個(gè)聚焦評(píng)價(jià)函數(shù)如下：其中，f(x，y)表示為第x行、第y列像素的亮度值 即灰度值，假定是一個(gè)300*300像素的圖像，請(qǐng)問(wèn)這個(gè)函數(shù)用LABVIEW該怎么寫出來(lái)還有 測(cè)量
2012-12-21 16:08:36
在音頻質(zhì)量客觀評(píng)價(jià)，尤其是音頻系統(tǒng)的在線評(píng)測(cè)時(shí)，參考信號(hào)與測(cè)試信號(hào)不可避免地存在系統(tǒng)延遲。計(jì)算參考與測(cè)試之間的延遲誤差從而實(shí)現(xiàn)信號(hào)之間的時(shí)間同步將是影響音頻質(zhì)量客觀評(píng)價(jià)結(jié)果的關(guān)鍵性問(wèn)題。針對(duì)此問(wèn)題，通過(guò)信號(hào)的包絡(luò)求取、信號(hào)頻域間的互相關(guān)及頻域直方圓等方法給出山了一種實(shí)時(shí)高效的音頻延遲算法。
2011-03-12 00:24:01
數(shù)字電視圖像質(zhì)量主觀評(píng)價(jià)方法 GY T 134-1998
2008-11-22 16:36:43
51 傳統(tǒng)的圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法難以較好地評(píng)價(jià)鑲嵌效果。該文針對(duì)僅通過(guò)頻率活動(dòng)性(SFA)對(duì)鑲嵌效果中拼縫光滑度進(jìn)行評(píng)價(jià)獲取較優(yōu)效果圖時(shí)存在的問(wèn)題，依據(jù)視覺感知特性的對(duì)比敏感性
2009-04-16 10:18:2821 圖像融合作為一種有效的信息融合技術(shù), 已經(jīng)廣泛用于軍事、遙感、機(jī)器視覺和醫(yī)療診斷等領(lǐng)域。這里研究了多傳感器圖像 融合效果的客觀評(píng)價(jià)方法, 其中包括均方根誤差、平均誤差
2009-07-11 10:23:5918 該文把人眼對(duì)圖像中的不同區(qū)域具有視覺選擇特性與客觀圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法結(jié)合起來(lái)，提出基于視覺感興趣區(qū)的圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法。該方法通過(guò)分析影響視覺興趣性的亮度、灰度
2009-08-11 09:58:1216 部分參考型圖像質(zhì)量客觀評(píng)價(jià)方法已經(jīng)成為圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)領(lǐng)域研究的熱點(diǎn)之一。該文利用視覺感知特性，通過(guò)統(tǒng)計(jì)圖像經(jīng)小波分解后視覺感知系數(shù)在各子帶中的變化情況，提出了一
2009-11-24 15:13:3110 本文在圖像處理技術(shù)的基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)了硬幣表面質(zhì)量綜合評(píng)價(jià)系統(tǒng)。本評(píng)價(jià)系統(tǒng)將層次分析法和模糊綜合評(píng)價(jià)方法以及圖象處理技術(shù)進(jìn)行有效結(jié)合。系統(tǒng)采用了定性判斷與定量分析相
2010-01-15 11:39:1911 圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)是圖像處理領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。該文綜合論述了圖像質(zhì)量的主觀和客觀評(píng)價(jià)方法，重點(diǎn)闡述了單視點(diǎn)圖像質(zhì)量的客觀評(píng)價(jià)方法。對(duì)目前比較常用的峰值信噪比和均方誤差
2010-02-09 15:08:5416 課堂教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)是教學(xué)管理過(guò)程中的重要環(huán)節(jié),不斷提高課堂教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)的客觀性和可靠性是提高教學(xué)評(píng)價(jià)質(zhì)量的重要途徑和手段。本文討論了如何利用關(guān)聯(lián)規(guī)則數(shù)據(jù)挖掘技
2010-02-25 15:03:4412 GB/T16463-1996廣播節(jié)目聲音質(zhì)量主觀評(píng)價(jià)方法和技術(shù)指標(biāo)要求
主題內(nèi)容與適用范圍本標(biāo)準(zhǔn)規(guī)定了對(duì)廣播節(jié)目聲音質(zhì)量進(jìn)行主觀評(píng)價(jià)的方法本標(biāo)準(zhǔn)
2010-03-25 09:20:3651 高校教師課堂教學(xué)質(zhì)量的模糊綜合評(píng)價(jià)摘 要:在分析了高校教師教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)特點(diǎn)的基礎(chǔ)上,介紹了模糊綜合評(píng)價(jià)方法,提出應(yīng)用模糊數(shù)學(xué)理論進(jìn)行綜合評(píng)價(jià),用層次
2010-05-05 16:14:1112 SVM在教師教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)中的應(yīng)用
摘 要:教師教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)其目的是為了督促教師不斷提高教學(xué)實(shí)踐能力,而傳統(tǒng)方法利用主觀權(quán)重計(jì)算評(píng)價(jià)成績(jī)其合理性受到質(zhì)
2010-05-05 16:24:1217 CATV系統(tǒng)故障分析
網(wǎng)絡(luò)匹配故障分析：
2010-07-30 15:00:4012 干涉條紋的判讀 與波面質(zhì)量評(píng)價(jià)
干涉圖與光圈
幾種典型的干涉圖(靜態(tài))
干涉儀光路
波面與面形
球面半徑測(cè)量—看樣板
2010-08-23 17:24:030 目前，有線電視事業(yè)正在高速發(fā)展，CATV網(wǎng)將從傳統(tǒng)的單向的單一（只傳輸電視信號(hào)），
2006-04-16 20:04:57
875 
CATV用戶有源分配器電路
2009-02-28 11:16:49915 
1 CATV網(wǎng)絡(luò)上行傳輸?shù)脑?
CATV網(wǎng)絡(luò)的上行傳輸是一個(gè)多點(diǎn)對(duì)單點(diǎn)的傳輸[1]，必須考慮共享媒體的接入控制問(wèn)題。DOCSIS是由美國(guó)電纜實(shí)驗(yàn)
2009-02-28 11:42:421905 
CATV放大器及其調(diào)整
一、 電纜的特性
電纜是組成CATV網(wǎng)絡(luò)的主要器材，它具有三大特性：阻抗特性、傳輸特性和溫度特性。 放大器在網(wǎng)絡(luò)中的主要作用是用
2009-05-24 23:45:292071 
什么是CATV (Cable TeleVision)
英文縮寫: CATV (Cable TeleVision)
中文譯名: 有線電視、電纜電視
分 類: 電信設(shè)備
2010-02-22 11:06:321101 著重分析了基于傳播波方程的運(yùn)動(dòng)模糊圖像恢復(fù)質(zhì)量的客觀評(píng)價(jià)準(zhǔn)則。通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn),驗(yàn)證了該準(zhǔn)則在實(shí)際應(yīng)用中的有效性、可靠性及和主觀評(píng)價(jià)結(jié)果的一致性。
2012-02-27 11:11:594 清晰度是視頻圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)的重要指標(biāo)，是實(shí)現(xiàn)數(shù)字成像設(shè)備自動(dòng)聚焦的關(guān)鍵，提出了一種基于小波頻帶劃分及HVS特性的清晰度評(píng)價(jià)方法，對(duì)圖像進(jìn)行二維多級(jí)小波分解，采用各頻段對(duì)
2012-06-04 15:47:5827 針對(duì)傳統(tǒng)圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法峰值信噪比PSNR和結(jié)構(gòu)相似度SSIM沒有充分考慮人眼視覺特性，所得結(jié)果有時(shí)并不能與人眼的視覺所感知到的實(shí)際質(zhì)量一致的問(wèn)題，通過(guò)對(duì)圖像結(jié)構(gòu)相似度和人
2013-01-31 14:47:210 GB9379-1988 電視廣播接收機(jī)主觀試驗(yàn)評(píng)價(jià)方法
2015-11-09 18:23:182 基于圖像分析的黃豆質(zhì)量評(píng)估系統(tǒng)/基于圖像分析的黃豆質(zhì)量評(píng)估系統(tǒng)
2015-12-14 17:58:460 文章對(duì)高職教學(xué)質(zhì)量監(jiān)控評(píng)價(jià)系統(tǒng)進(jìn)行了需求分析、功能分析、結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)及數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)等4個(gè)方面進(jìn)行分析設(shè)計(jì)，以數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在高職教學(xué)質(zhì)量監(jiān)控評(píng)價(jià)系統(tǒng)中數(shù)據(jù)挖掘運(yùn)用進(jìn)行分析，幫助教育管理者做出正確的分析和決策，促進(jìn)高等職業(yè)教育實(shí)現(xiàn)現(xiàn)代化。
2015-12-18 15:48:437 基于FPGA的高速高質(zhì)量圖像旋轉(zhuǎn)，下來(lái)看看
2016-08-30 15:10:149 DVR_數(shù)字視頻圖像評(píng)價(jià)方法及測(cè)評(píng)工具
2017-01-04 13:52:210 小型風(fēng)力機(jī)電能質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)及影響因素研究_孫凱
2016-12-29 14:35:280 基于視覺顯著性的局部感知銳度的模糊圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)算法研究
2017-01-07 20:32:200 基于邊緣顯著區(qū)域和結(jié)構(gòu)相似度的圖像視覺效果評(píng)價(jià)_劉偉
2017-02-27 19:02:570 Linux下多線程的視頻圖像平滑度評(píng)價(jià)算法_饒鴻
2017-03-19 11:27:340 人手一臺(tái)智能手機(jī)的年代，要是在一篇手機(jī)評(píng)測(cè)文章再為無(wú)謂的歷史背景或者是無(wú)關(guān)參數(shù)去討論似乎已經(jīng)變得平乏無(wú)味，芝士科技這次決定改變偽客觀評(píng)價(jià)，從最主觀的體驗(yàn)出發(fā)去讓大家了解最真實(shí)的榮耀V9。
2017-03-08 08:14:414697 基于灰度特征的虹膜圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法_羅曉慶
2017-03-16 11:05:280 基于視覺信息保真度的圖像增強(qiáng)質(zhì)量客觀評(píng)價(jià)方法_華東
2017-03-16 09:15:010 不舒適眩光是室內(nèi)照明設(shè)計(jì)的一個(gè)主要質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)。過(guò)去 ， 不論是 GB50034292 或 GBJ 133290 中都是采用CIE原暫行辦法 ， 即極限亮度曲線法來(lái)計(jì)算的?，F(xiàn)新標(biāo)準(zhǔn)
2017-10-24 15:16:2511 圖像清晰度是衡量圖像質(zhì)量優(yōu)劣的重要指標(biāo)，準(zhǔn)確、高效地進(jìn)行圖像清晰度評(píng)價(jià)對(duì)于圖像處理系統(tǒng)具有重要意義。為提高圖像清晰度評(píng)價(jià)方法的靈敏度和抗噪性，提出了一種結(jié)合點(diǎn)銳度和平方梯度的無(wú)參考圖像清晰度評(píng)價(jià)方法
2017-11-01 17:44:394 的通用型盲（無(wú)參考）圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)算法。首先在空間域上對(duì)圖像進(jìn)行非下采樣Contourlet變換；然后在各方向帶中分別提取能有效反映人類視覺失真程度的特征：高頻幅值、平均梯度、信息熵作為圖像的特征；最后將其輸入到高效的分層多核學(xué)習(xí)機(jī)中學(xué)習(xí)，預(yù)測(cè)圖像
2017-11-20 09:45:010 為了有效地評(píng)價(jià)各種失真類型雙目立體圖像的質(zhì)量，提出利用多核學(xué)習(xí)機(jī)學(xué)習(xí)立體圖像平面紋理信息和3D映射信息的通用無(wú)參考立體圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)IQA方法。該方法首先利用立體匹配模型對(duì)左右視圖進(jìn)行處理，獲得相應(yīng)
2017-11-21 11:40:5116 現(xiàn)有的2D圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法并不能很好地應(yīng)用于立體圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)中。為了有效評(píng)價(jià)不同失真立體圖像的質(zhì)量，提出了一種基于視差圖和復(fù)數(shù)輪廓波變換的無(wú)參考圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法。首先提取了能夠反映3D信息的視差
2017-11-22 11:38:4811 針對(duì)基于結(jié)構(gòu)相似性的去色圖像質(zhì)量評(píng)估算法沒有充分利用圖像的梯度特征且采用的對(duì)比度相似度特征會(huì)忽略圖像連續(xù)顏色塊的一致性導(dǎo)致算法與人類視覺主觀判定有較大出入的問(wèn)題，提出一種基于圖像視覺相似性的去色圖像
2017-11-24 16:18:451 對(duì)于信息物理融合系統(tǒng)狀態(tài)轉(zhuǎn)移實(shí)時(shí)過(guò)程會(huì)影響系統(tǒng)性能及其正確性的問(wèn)題，針對(duì)執(zhí)行器的輸出事件驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)狀態(tài)轉(zhuǎn)移過(guò)程，提出一種基于信息熵與數(shù)據(jù)質(zhì)量的執(zhí)行器輸出事件的價(jià)值評(píng)價(jià)調(diào)度策略-VE-IE＆QoD。首先
2017-12-01 13:56:370 為解決結(jié)構(gòu)相似度算法的圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)缺陷，提出了一種基于變差函數(shù)全局紋理增強(qiáng)的結(jié)構(gòu)相似度圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)。該方法首先利用改進(jìn)的對(duì)數(shù)變差函數(shù)模型提取原圖像和失真圖像在水平0、垂直90和對(duì)角45、135四個(gè)
2017-12-01 15:34:561 針對(duì)當(dāng)前高動(dòng)態(tài)范圍（ HDR）圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法未考慮圖像色度和結(jié)構(gòu)信息的問(wèn)題，提出了一種新的HDR圖像客觀質(zhì)量評(píng)價(jià)方法。首先，利用HDR-VDP-2.2中的基于視覺感知的模型得到關(guān)于亮度與對(duì)比度
2017-12-05 18:58:103 。接邊處理方法有多種，如：人工接邊、軟件輔助接邊、軟件自動(dòng)化接邊等。但是，接邊質(zhì)量評(píng)價(jià)一直以來(lái)沒有一個(gè)統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)。和接邊質(zhì)量評(píng)價(jià)相關(guān)的研究有：將接邊圖面精度指標(biāo)作為衡量地圖數(shù)字化質(zhì)量的一個(gè)量化指標(biāo)；以及通過(guò)軟
2017-12-13 10:54:023 針對(duì)當(dāng)前各種圖像清晰度評(píng)價(jià)方法在清晰度判別過(guò)程中單調(diào)性和區(qū)分度不夠以及適用范圍較小的問(wèn)題，提出了一種基于四元數(shù)小波變換（QWT）幅值與相位的圖像清晰度評(píng)價(jià)方法。該算法通過(guò)四元數(shù)小波變換將圖像從空間
2017-12-15 16:17:321 隨著多客戶端交互多媒體應(yīng)用的快速發(fā)展，屏幕內(nèi)容圖像（Screen content image，SCI）的分發(fā)和處理與日俱增．圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)課題的研究是其它許多應(yīng)用的基礎(chǔ)。至今圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)課題研究
2017-12-15 16:41:291 針對(duì)褪色文物數(shù)字化保護(hù)中色彩復(fù)原圖像的質(zhì)量評(píng)價(jià)問(wèn)題，研究客觀質(zhì)量評(píng)價(jià)方法。結(jié)合峰值信噪比（ PSNR）的計(jì)算優(yōu)勢(shì)與人眼視覺特征信息熵的結(jié)構(gòu)特性，提出一種基于視覺特征信息熵的彩色圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法
2017-12-18 11:00:151 現(xiàn)有的通用型無(wú)參考圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法大多是利用失真圖像及其主觀值來(lái)訓(xùn)練回歸模型預(yù)測(cè)圖像質(zhì)量指標(biāo)，然而這種方法需要消耗大量的時(shí)間進(jìn)行訓(xùn)練，并且評(píng)價(jià)效果依賴于訓(xùn)練圖像庫(kù)中的失真類型，通用性較差，很難應(yīng)用到
2017-12-22 13:44:311 針對(duì)現(xiàn)有的評(píng)價(jià)方法大都將圖像變換到不同的坐標(biāo)域問(wèn)題，提出一種基于空域自然場(chǎng)景統(tǒng)計(jì)（ NSS）的通用型無(wú)參考立體圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)模型。在評(píng)價(jià)中為了更好地結(jié)合人類雙目視覺特性，將左右圖像融合成一幅獨(dú)眼
2017-12-22 14:06:501 丟包和時(shí)延幾乎不可避免，它們對(duì)接收端視頻圖像質(zhì)量或用戶體驗(yàn)質(zhì)量都有很大的影響。目前視頻圖像質(zhì)量評(píng)估方法主要分為主觀評(píng)價(jià)和客觀評(píng)價(jià)兩大類。其中，主觀評(píng)價(jià)方法是人為地評(píng)價(jià)總體圖像質(zhì)量，常用的有平均主觀評(píng)分（MOS），該評(píng)價(jià)
2017-12-25 17:07:152 無(wú)參考視頻質(zhì)量評(píng)價(jià)（NR-VQA）在無(wú)法獲得原始高質(zhì)量視頻參照的前提下，對(duì)失真視頻的視覺質(zhì)量進(jìn)行定量度量．常規(guī)NR-VQA方法通常針對(duì)特定失真類型設(shè)計(jì)，或者與人的主觀感受存在偏差．首次將3D深度卷積
2018-01-03 10:18:032 本文提出一種新的空氣質(zhì)量評(píng)價(jià)方法，即應(yīng)用組合原理，以擬合優(yōu)度法確定權(quán)重組合三個(gè)模型（API法，云模型及粒子群投影尋蹤法），并將之應(yīng)用于香港空氣質(zhì)量評(píng)價(jià)中，實(shí)例表明該方法增加了評(píng)價(jià)性能，具有較強(qiáng)的可靠性和全面性，為城市空氣質(zhì)量綜合評(píng)價(jià)方法提供了一種新思路。
2018-01-03 16:43:181 了研究生培養(yǎng)質(zhì)量體系的灰色關(guān)聯(lián)層次決策模型，并以某校近三年研究生培養(yǎng)數(shù)據(jù)為依據(jù)，實(shí)例分析某校的研究生培養(yǎng)質(zhì)量，為我國(guó)的研究生培養(yǎng)教育提供依據(jù)和客觀的評(píng)價(jià)方法。
2018-01-04 15:11:270 信息化時(shí)代數(shù)據(jù)海量增長(zhǎng)的同時(shí)，用戶需要利用多種指標(biāo)從不同性質(zhì)角度對(duì)數(shù)據(jù)質(zhì)量進(jìn)行評(píng)價(jià)和改善．但在目前數(shù)據(jù)質(zhì)量管理過(guò)程中，影響數(shù)據(jù)可用性的多種重要因素并非完全孤立，在評(píng)估機(jī)制和指導(dǎo)數(shù)據(jù)清洗規(guī)則時(shí)，彼此
2018-01-12 10:35:450 圖像清晰度評(píng)價(jià)算法有很多種，在空域中，主要思路是考察圖像的領(lǐng)域?qū)Ρ榷龋聪噜徬袼亻g的灰度特征的梯度差；在頻域中，主要思路是考察圖像的頻率分量，對(duì)焦清晰的圖像高頻分量較多，對(duì)焦模糊的圖像低頻分量較多
2018-01-17 09:45:5515835 目前，對(duì)視頻業(yè)務(wù)體驗(yàn)質(zhì)量（QoE）的客觀評(píng)估方法中，視頻圖像質(zhì)量下降造成的可見顯式損傷持續(xù)時(shí)間對(duì)用戶體驗(yàn)質(zhì)量的影響往往被忽略。針對(duì)該問(wèn)題，討論了可見顯示損傷持續(xù)時(shí)間對(duì)用戶體驗(yàn)質(zhì)量的影響。同時(shí)，分析
2018-01-17 10:23:561 CATV市場(chǎng)趨勢(shì)：低成本，高性能，綠色效益
2018-07-02 12:07:003838 當(dāng)前圖像美學(xué)質(zhì)量評(píng)估的研究主要基于圖像的視覺內(nèi)容來(lái)給出評(píng)價(jià)結(jié)果，忽視了美感是人的認(rèn)知活動(dòng)的事實(shí)，在評(píng)價(jià)時(shí)沒有考慮用戶對(duì)圖像語(yǔ)義信息的理解。為了解決這一問(wèn)題，提出了一種基于語(yǔ)義感知的圖像美學(xué)質(zhì)量評(píng)估
2018-11-16 15:37:2311 針對(duì)人臉識(shí)別過(guò)程中人臉圖像質(zhì)量較低造成的低識(shí)別率問(wèn)題，提出了一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人臉圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)模型。首先建立一個(gè)8層的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，提取人臉圖像質(zhì)量的深層語(yǔ)義信息;然后在無(wú)約東環(huán)境下收集人臉
2019-03-29 14:45:436 對(duì)于圖像質(zhì)量的評(píng)定，有主觀評(píng)定法和客觀評(píng)定法。主觀評(píng)定法即是將圖像序列呈現(xiàn)到評(píng)價(jià)人員面前，評(píng)價(jià)人員對(duì)圖像質(zhì)量進(jìn)行主觀評(píng)定打分。
2019-11-19 15:25:152253 系數(shù)，提高紋理區(qū)域的細(xì)節(jié)表現(xiàn)。同時(shí)融合 LOG 變換之后的降噪優(yōu)化數(shù)據(jù)，提高圖像中暗部區(qū)域的降噪表現(xiàn)。此優(yōu)化算法較傳統(tǒng)的非局部均值算法在主觀體驗(yàn)上有較大的改善。
2020-06-16 11:03:023440 圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)模型通過(guò)提取并分析與人類視覺系統(tǒng)相一致的圖像特征來(lái)達(dá)到評(píng)價(jià)圖像質(zhì)量的目的。隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展，很多基于深度學(xué)習(xí)的圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)模型相繼出現(xiàn)，但是多數(shù)模型在小數(shù)據(jù)量環(huán)境下容易出現(xiàn)過(guò)擬合
2021-03-25 14:28:503 視頻質(zhì)量評(píng)價(jià)（VQA）是以人眼的主觀質(zhì)量評(píng)估結(jié)果為依據(jù)，使用算法模型對(duì)失真視頻進(jìn)行評(píng)估。傳統(tǒng)的評(píng)估方法難以做到主觀評(píng)價(jià)結(jié)果與客觀評(píng)價(jià)結(jié)果相一致。基于深度學(xué)習(xí)的視頻質(zhì)量評(píng)價(jià)方法無(wú)需加入手工特征，通過(guò)
2021-03-29 15:46:4081 目前水下圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法雖然準(zhǔn)確性較高，但與人類主觀評(píng)價(jià)相關(guān)性較低，難以實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量的評(píng)價(jià)。針對(duì)該問(wèn)題，提出一種基于人類視覺系統(tǒng)進(jìn)行水下圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)的UIQA方法。將基于 Cielab表色系的色彩
2021-03-30 09:34:315 近年來(lái)，隨著深度學(xué)習(xí)在圖像質(zhì)量訐價(jià)領(lǐng)域的快速發(fā)展，泙面圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)得到了有效的改善，但是立體圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)還有待提高。為此，文中結(jié)合三分支卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，提出了基于視差信息的無(wú)參考立體圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法
2021-05-07 14:09:2424 噪聲失真是一種最常見且種類最多的失真類型，但目前針對(duì)除高斯噪聲外的噪聲失真類型的研究較少。文中提出了種無(wú)需學(xué)習(xí)的且能同時(shí)評(píng)價(jià)5種噪聲失真的無(wú)參考彩色噪聲圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法。該方法基于四元數(shù)奇異值分解
2021-05-08 16:42:231 鑒于數(shù)字音頻質(zhì)量主觀評(píng)價(jià)的局限性，數(shù)字音頻質(zhì)量的客觀評(píng)價(jià)呼乎之欲出，形成主觀評(píng)價(jià)與客觀評(píng)價(jià)并存的局面。數(shù)字音頻質(zhì)量客觀評(píng)價(jià)是借助外部設(shè)備或軟件。通過(guò)分析相關(guān)音頻參數(shù)做出評(píng)價(jià)的方法。與主觀數(shù)字音頻評(píng)價(jià)
2021-06-17 15:11:502416 基于物聯(lián)網(wǎng)和感知情感結(jié)合的大氣質(zhì)量評(píng)價(jià)
2021-06-18 10:49:026 基于圖像分析的發(fā)動(dòng)機(jī)粘接質(zhì)量評(píng)價(jià)系統(tǒng)
2021-07-01 14:54:4725 基于感知體驗(yàn)和主觀幸福感的交通出行決策
2021-07-02 15:29:253 1、數(shù)字圖像處理的目的 數(shù)字圖像處理主要完成的任務(wù)有： （1）提高圖像的視覺質(zhì)量以達(dá)到人眼主觀滿意或較滿意的效果。例如，圖像的增強(qiáng)﹑圖像的復(fù)原﹑圖像的幾何變換，圖像的代數(shù)運(yùn)算，圖像的濾波處理等有可能
2021-07-18 09:42:5522170 和判別網(wǎng)絡(luò)，生成網(wǎng)絡(luò)由多層編碼器和解碼器對(duì)稱分布構(gòu)成，判別網(wǎng)絡(luò)由全卷積網(wǎng)絡(luò)構(gòu)成，為了提高生成圖像的清晰度，引入了一種新的對(duì)抗和平滑損失函數(shù)來(lái)優(yōu)化整個(gè)網(wǎng)絡(luò)。最后，通過(guò)大量實(shí)驗(yàn)表明，基于本文方法進(jìn)行圖像去霧取得了良好的效果，在結(jié)構(gòu)相似度和峰值信噪比等評(píng)價(jià)指標(biāo)以及主觀視覺效果上優(yōu)于已有的圖像去霧方法。
2022-03-10 10:30:261482 和判別網(wǎng)絡(luò)，生成網(wǎng)絡(luò)由多層編碼器和解碼器對(duì)稱分布構(gòu)成，判別網(wǎng)絡(luò)由全卷積網(wǎng)絡(luò)構(gòu)成，為了提高生成圖像的清晰度，引入了一種新的對(duì)抗和平滑損失函數(shù)來(lái)優(yōu)化整個(gè)網(wǎng)絡(luò)。最后，通過(guò)大量實(shí)驗(yàn)表明，基于本文方法進(jìn)行圖像去霧取得了良好的效果，在結(jié)構(gòu)相似度和峰值信噪比等評(píng)價(jià)指標(biāo)以及主觀視覺效果上優(yōu)于已有的圖像去霧方法。
2022-03-20 12:24:27596 對(duì)很多剛?cè)胄凶鯿amera tuning的小伙伴來(lái)說(shuō)，可能對(duì)圖像質(zhì)量還不是很了解，包括我自己剛開始接觸這一行的時(shí)候也是一樣，不清楚ISP是什么，為什么要調(diào)它，影響畫質(zhì)的因素又有哪些，哪些是ISP
2022-07-06 09:26:431693 常見的圖像清晰度評(píng)價(jià)一般都是基于梯度的方法，本文將介紹五種簡(jiǎn)單的評(píng)價(jià)指標(biāo)，分別是Brenner梯度法、Tenegrad梯度法、laplace梯度法、方差法、能量梯度法。
2022-10-10 10:42:426771 圖像清晰度是衡量圖像質(zhì)量的一個(gè)重要指標(biāo)，對(duì)于相機(jī)來(lái)說(shuō)，其一般工作在無(wú)參考圖像的模式下，所以在拍照時(shí)需要進(jìn)行對(duì)焦的控制。對(duì)焦不準(zhǔn)確，圖像就會(huì)變得比較模糊不清晰。相機(jī)對(duì)焦時(shí)通過(guò)一些清晰度評(píng)判指標(biāo)，控制
2022-10-11 10:48:242502 與圖像質(zhì)量相關(guān)的產(chǎn)品，評(píng)測(cè)方式都已經(jīng)從單純的客觀評(píng)價(jià)轉(zhuǎn)化為主客觀相結(jié)合的評(píng)價(jià)算法。尤其是注重觀者感受的領(lǐng)域，主觀評(píng)價(jià)的權(quán)重已經(jīng)超過(guò)客觀評(píng)價(jià)的權(quán)重。比如手機(jī)，無(wú)人機(jī)，美顏/濾鏡等算法……
2022-11-07 16:20:084162 關(guān)于圖像傳感器圖像質(zhì)量的四大誤區(qū)！你踩過(guò)幾個(gè)坑？
2023-11-27 16:56:29198 
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