图像质量评估（IQA）对于众多图像处理应用至关重要。 通常，图像质量度量（IQM）将图像质量视为在某些感知空间中与参考图像的保真度或相似度。 这种全参考IQA方法是一种比较，涉及以感知上有意义的方式测量两个信号之间的相似性或差异。 人类视觉系统（HVS）的建模已被视为实现感知质量预测的最合适方法。 实际上，自然图像统计可以是模拟HVS的有效方法，因为自然图像的统计模型揭示了HVS的一些重要响应特性。 稀疏编码是自然图像的有用统计模型，等效于独立分量分析（ICA）。 它对初级视觉皮层中简单细胞的感受野提供了很好的描述。 因此，在设计IQM时，可以使用这种统计模型来模拟视觉皮层级别的视觉处理。 在本文中，我们提出了一种IQA保真度准则，该准则将图像质量与参考图像和失真图像之间的相关性以稀疏代码形式相关联。 提出的可视信号保真度度量（称为稀疏相关系数（SCC））是出于需要从简单细胞接受域的稀疏模型中捕获两组输出之间的相关性的动机。 SCC表示皮质视觉空间中图像的两个视觉信号之间的相关性。 多项式和逻辑回归后的实验结果表明，在单失真和交叉失真测试中，SCC均优于最新的IQM。

该MFFW数据集共计包含13对图像，方便大家下载。 原文：MFFW: A new dataset for multi-focus image fusion （原文提到是19对图像），由于在原文中无法找到相关的下载链接，因此将整理的资源下载下来免费提供给各位。 如何后面有谁找到原始的19张图像，记得联系分享一下哟。 下载地址参考： https://github.com/lmn-ning http://www.pxleyes.com/photography-contest/19726 https://blog.csdn.net/qq_43799400/article/details/133922637 https://blog.csdn.net/fovever_/article/details/124410445【评论】

Patch-based Near-Optimal Image Denoising http://users.soe.ucsc.edu/~priyam/PLOW/download.php

pdf 提取器 Pdf-extractor 是的包装器，用于从 node.js 上的 pdf 生成图像、svgs、html 文件、文本文件和 json 文件。 图像：DOM画布用于呈现和导出pdf的图形层。 Canvas 默认导出 *.png，但可以扩展为导出到其他文件类型，例如 *.jpg。 SVG：使用 pdf.js 的将 Pdf 对象转换为 svg。 HTML：PDF 文本转换为 HTML。 这可以用作图像上的（透明）图层以启用文本选择。 文本：PDF 文本被提取到一个文本文件中以用于不同的用途（例如索引文本）。 Node.js 上的 PDF.js 这个库的最基本形式是 pdf.js 的 node.js 包装器。 它具有默认渲染器来生成默认输出，但很容易扩展以合并自定义逻辑或生成不同的输出。 它使用 node.js DOM 和来自 pdf.js 的节点 domstub 确实

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思科路由器c3640镜像，image文件，c3640-ik9s-mz.124-23.image，在GNS3中可以使用