이미지 품질 평가 (13)
-
[IQA] 구조의 왜곡에 민감하면서, 텍스쳐 리샘플링은 용인해주는 FR-IQA 방법, DISTS
2020.08.22 -
[IQA] 이미지품질평가 모델 개발에 대한 세가지 접근법: 상향식, 하향식, 데이터 중심
2020.04.13
-
[IQA] 이미지 내 지배적인 구조가 왜곡되면 지각 품질이 나쁘다, DASM
2019.12.17 -
[IQA] 2D 이미지 품질 평가 데이터베이스들: LIVE, CSIQ, TID2013
2019.12.16 (2)
-
[IQA] 표준편차 풀링을 제안한 GMSD, 빠름 주의
2019.12.09 -
[IQA] 왜곡으로 인한 LBP(local binary pattern)의 변화를 이용한 알고리즘, NRSL
2019.11.18 -
[IQA] 가상의 참조 이미지를 만들어서 평가에 활용하는 NR 방식 알고리즘, BMPRI
2019.11.12 -
[IQA] 저주파 신호의 왜곡에 더 민감하단 특성을 이용한 UQI-HVS
2019.11.11
-
[IQA] SSIM의 전신, UQI
2019.11.08 -
[IQA] 미리 훈련된 CNN으로 얻은 특성맵들의 품질로 이미지의 품질을 평가하는 모델, DeepSim
2019.07.10
ⓒ bskyvision. Designed by bskyvision.
수많은 소음 속에서 신호를 찾아가는 bskyvision입니다. 항상 겸손히 배우겠습니다.
250x250