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Paper | Quality assessment of deblocked images
[toc] 这篇文章提出了一个PSNR B指标,旨在衡量 压缩图像的块效应强度 或 去块效应后的残留块效应强度(比较去块效应算法的优劣)。 1. 故事 现有的PSNR虽然形式简单、物理意义清晰,但与主观质量关系不大;SSIM(同时考虑亮度相似度、对比度相似度和结构相似度)和主观质量更贴近,但无法反映 ...
分类:其他好文   时间:2019-10-30 18:27:40    阅读次数:126
OSSIM中一条日志的发展历程
OSSIM中一条日志的发展历程
分类:其他好文   时间:2019-08-11 15:37:15    阅读次数:94
第八单元
address v (信封等)上写姓名;寄给;致辞;提出;解决;n 地址;演讲 cope(with) tackle v 处理 to tackle practical issues 解决实际问题 supreme adj (权力、重要性或影响力)最高的;(程度)最大的 the US Supreme Co ...
分类:其他好文   时间:2019-07-22 20:17:58    阅读次数:125
悲观锁和乐观锁
悲观锁(Pessimistic Lock), 顾名思义,就是很悲观,每次去拿数据的时候都认为别人会修改,所以每次在拿数据的时候都会上锁,这样别人想拿这个数据就会block直到它拿到锁。传统的关系型数据库里边就用到了很多这种锁机制,比如行锁,表锁等,读锁,写锁等,都是在做操作之前先上锁。 (1) 在操 ...
分类:其他好文   时间:2019-07-16 08:43:13    阅读次数:95
深入理解乐观锁与悲观锁
在数据库的锁机制中介绍过,数据库管理系统(DBMS)中的并发控制的任务是确保在多个事务同时存取数据库中同一数据时不破坏事务的隔离性和统一性以及数据库的统一性。 乐观并发控制(乐观锁)和悲观并发控制(悲观锁)是并发控制主要采用的技术手段。 无论是悲观锁还是乐观锁,都是人们定义出来的概念,可以认为是一种 ...
分类:其他好文   时间:2019-04-23 12:42:36    阅读次数:134
编译图像质量分析库iqa
介绍   iqa库是我在GitHub上偶然发现的一个具有MSE, PSNR, SSIM, MS SSIM等图像质量分析算法的库,觉得还不错,就把它下载下来编译,编译后生成静态的库。以下是我总结的编译方法。不过,这个库是没有牵涉到OpenCV的,所以具体读取图像的方法还有待研究(好 ...
分类:其他好文   时间:2019-04-20 19:54:17    阅读次数:233
Jenkins报错Caused: java.io.IOException: Cannot run program "sh" (in directory "D:\Jenkins\Jenkins_home\workspace\jmeter_test"): CreateProcess error=2, 系统找不到指定的文件。
想在本地执行我的python文件,我本地搭建了一个Jenkins,使用了execute shell来运行我的脚本,发现报错 解决办法:windows的服务器执行文件,python文件或者其他,需要使用execute windows batch commend 。liunx 下使用execute sh ...
分类:编程语言   时间:2019-03-18 13:55:09    阅读次数:270
canvas压缩图片
// 图片压缩,默认同比例压缩 compressImg (URL, callback) { // 生成canvas let canvas = document.createElement('canvas') let ctx = canvas.getContext('2d') let image = ... ...
分类:其他好文   时间:2019-02-24 18:47:04    阅读次数:197
php图片压缩-高清晰度
php高清晰度无损压缩 经常会用到把上传的大图片压缩,特别是体积,在微信等APP应用上,也默认都是有压缩的,那么,怎么样对图片大幅度压缩却仍能保持较高的清晰度呢? 压缩通常是有按比例缩放,和指定宽度压缩的,效果很不错,一个数码相机拍的4M图片,压缩后保持了较高的清晰度和原图宽高值,只有700K。 下 ...
分类:Web程序   时间:2018-12-07 21:25:23    阅读次数:278
图像质量评价指标之 PSNR 和 SSIM
1. PSNR (Peak Signal to Noise Ratio) 峰值信噪比 给定一个大小为 $m×n$ 的干净图像 $I$ 和噪声图像 $K$,均方误差 $(MSE)$ 定义为: $$MSE = \frac{1}{mn}\sum_{i=0}^{m 1}\sum_{j=0}^{n 1}[I( ...
分类:其他好文   时间:2018-11-24 17:08:39    阅读次数:554
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