均方误差（mean-squareerror,MSE）是反映估计量与被估计量之间差异程度的一种度量。
设t是根据子样确定的总体参数θ的一个估计量，(θ-t)2的数学期望，称为估计量t的均方误差。
它等于σ2+b2，其中σ2与b分别是t的方差与偏倚。
psnr是“PeakSignaltoNoiseRatio”的缩写，即峰值信噪比，是一种评价图像的客观标准，它具有局限性，一般是用于最大值信号和背景乐音之间的一个工程项目。
设t是根据子样确定的总体参数θ的一个估计量，(θ-t)2的数学期望，称为估计量t的均方误差。
它等于σ2+b2，其中σ2与b分别是t的方差与偏倚。
psnr是“PeakSignaltoNoiseRatio”的缩写，即峰值信噪比，是一种评价图像的客观标准，它具有局限性，一般是用于最大值信号和背景乐音之间的一个工程项目。
2023/3/12 17:25:57
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多种常见的图像评价指标峰值信噪比，结构类似性指数，光谱角等PSNR,SSIM,QNR,SAM,ERGAS
2023/3/6 19:04:15
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c#OpenCvSharp图片类似度比较，四种方法对比，SSIM，PSNR,灰度直方图比较，RGB三通道全彩直方图比较，亲测，效果不错。
2023/2/17 12:20:44
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基于OPENCV的运动估计-块婚配，根据锚定帧输出预测帧、预测误差及PSNR，本文采用了穷尽搜索算法MBA及三步搜索法EMBA
2023/2/17 1:08:52
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针对图像边缘与轮廓不能精确重构的问题,提出了一种基于灰度共生矩阵的多尺度分块压缩感知算法。
该算法利用三级离散小波变换将图像分解为高频部分和低频部分。
通过灰度共生矩阵的熵分析高频部分图像块的纹理复杂度,并根据图像块纹理进行再分块、自顺应分配采样率。
采用平滑投影Landweber算法重构图像,消除分块引起的块效应。
对多种图像进行压缩重构仿真,实验结果表明,无观测噪声情况、采样率为0.1时,本算法在Mandrill图像上得到的峰值信噪比(PSNR)为25.37dB,比现有非均匀分块算法提高了2.51dB。
不同噪声水平下,本算法的PSNR比无噪时仅下降了0.41~2.05dB。
对于纹理复杂度较高的图像,本算法的重构效果明显优于非均匀分块算法,对噪声具有较好的鲁棒性。
该算法利用三级离散小波变换将图像分解为高频部分和低频部分。
通过灰度共生矩阵的熵分析高频部分图像块的纹理复杂度,并根据图像块纹理进行再分块、自顺应分配采样率。
采用平滑投影Landweber算法重构图像,消除分块引起的块效应。
对多种图像进行压缩重构仿真,实验结果表明,无观测噪声情况、采样率为0.1时,本算法在Mandrill图像上得到的峰值信噪比(PSNR)为25.37dB,比现有非均匀分块算法提高了2.51dB。
不同噪声水平下,本算法的PSNR比无噪时仅下降了0.41~2.05dB。
对于纹理复杂度较高的图像,本算法的重构效果明显优于非均匀分块算法,对噪声具有较好的鲁棒性。
2015/9/27 10:19:52
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信息隐藏课程做的基于量化索引（抖动调制）的水印嵌入与提取，内容如下：1.空域的嵌入与提取（黑白图）2.包含DCT变化与量化的水印嵌入与提取（彩色图）3.6种攻击测试（高斯噪声，放大攻击，裁剪，平移，像素值修正，旋转）4.psnr计算5.探究量化表的修正
2020/1/14 13:41:52
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图像处理中的量化方法以及MSE/SNR/PSNR误差计较，采用了Level=16和Level=8两种量化方式。
2018/5/5 13:22:12
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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