python代码实现 对比两张图片，一张加水印一张无水印，从亮度、对比度、结构等

由于通常认为人类视觉感知非常适合从场景中提取结构信息，因此提出了许多基于梯度的图像质量评估（IQA）指标。 该主题的主要研究重点是设计梯度相似度计算模型以测量图像质量的变化。 在本文中，我们将注意力转向另一个问题：如何使用梯度变化来估计一幅图像中不同区域的视觉重要性，以改善现有IQA指标的性能。 提出了一种基于梯度的直方图（HOG）和结构相似度（SSIM）索引相结合的基于梯度的全参考IQA。 在LIVE图像数据库上进行的大量实验表明，与许多竞争性IQA算法相比，所提出的HOGM方法在主观评估方面

SSIM网络 该存储库包含Amirshahi，Pedersen和Beghdadi提出的SSIM-CNN的重新实现。 该源代码在研究论文“基于卷积激活图的组合全参考图像质量评估方法”中使用。 如果使用此代码，请引用以下论文： inproceedings {amirshahi2018reviving， title = {使用CNN恢复传统图像质量指标}， author = {Amirshahi，Seyed Ali and Pedersen，Marius and Beghdadi，Azeddine}，

常用图像质量评估指标包括SSIM, PSNR等的matlab代码

DehazeZoo（基于单个图像与视频） ，李玉凤，黄玉凤 1说明 DehazeZoo：一项关于从视频和单个图像中去除雾霾的调查。维护论文，代码和数据集。 感谢有分享 。 有关图像去雾和去油的更多详细信息，请参见。 2图像质量指标 PSNR（峰值信噪比） SSIM（结构相似性） VIF（视觉质量） FSIM（功能相似性） NIQE（自然度图像质量评估器） 3除雾研究 3.1数据集 3R [] [] KITTI [论文] [] RESIDE [] [] Ha