图像质量评价

【图像处理与ISP技术】图像质量评价领域经典算法一览图像质量评价（Image Quality Assessment, IQA）是图像处理、计算机视觉领域的基础研究方向，核心是通过算法量化图像的视觉失真程度与主观观感一致性。目前行业内已形成主观评价与客观评价两大体系，其中客观评价算法又依据是否依赖原始参考图像，分为全参考、半参考、无参考三类，以下为该领域各维度的经典算法，按成熟度与行业认可度逐一梳理。

【IQA技术专题】多维度注意力IQA：MANIQA本文将围绕《MANIQA: Multi-dimension Attention Network for No-Reference Image Quality Assessment》展开完整解析。论文提出了多维度注意力网络（MANIQA）用于无参考图像质量评估（NR-IQA），旨在解决现有方法在 GAN 生成失真图像上评估性能不足的问题。该模型以ViT 为特征提取器，通过转置注意力块（TAB）增强通道间全局交互、尺度 Swin Transformer 块（SSTB）强化斑块间局部交互，并采用斑块加权

【IQA技术专题】多尺度的transformer网络IQA：MUSIQ本文将围绕《MUSIQ：Multi-scale Image Quality Transformer》展开完整解析。该文章设计的指标在很多图像复原算法的测评中会看到，MUSIQ的特点在于其可以解决卷积神经网络（CNN）在图像质量评估（IQA）中因固定输入尺寸限制导致的图像质量失真问题。参考资料如下： [1]. 论文地址 [2]. 代码地址

了解图像质量评价指标PSNR峰值信噪比（Peak Signal-to-Noise Ratio，PSNR）是数字图像处理领域最经典的客观质量评价指标之一。其核心思想是通过计算原始图像与失真图像之间的均方误差（MSE）来衡量失真程度，再通过信号最大功率与噪声功率的比值进行量化评估。

论文阅读笔记 | Limited-Reference Image Quality Assessment: Paradigms and Discussions文章链接：https://dl.acm.org/doi/10.1145/3581783.3613436

论文阅读笔记 | MetaIQA: Deep Meta-learning for No-Reference Image Quality Assessment文章链接：https://doi.org/10.48550/arXiv.2004.05508MetaIQA: Deep Meta-learning for No-Reference Image Quality Assessment

简简单单做算法

基于FPGA的图像PSNR质量评估计算实现,包含testbench和MATLAB辅助验证程序目录1.算法运行效果图预览2.算法运行软件版本3.部分核心程序4.算法理论概述5.算法完整程序工程设置较大的干扰，PSNR=15。

我是有底线的