<No-Reference Image Quality Assessment in the Spatial Domain>,BRISQUE. 1. 广义高斯分布,generalized Gaussian distribution,GGD 1.1 描述 零均值的广义高斯分布如下: 其中 而 Γ(·) 是gamma函数. 形状参数 γ 控制分布的“形状”,而 σ² 控制方差. 例如另 γ = 2 就会得到零均值的高斯分布: 首先记 则 因此 就得到了一个比函数: 1.2 参数估计方法 对于零均值广…

广义高斯分布(GGD)-Generalized Gaussian Distribution 广义高斯分布及其在图像去噪的应用_百度文库 https://wenku.baidu.com/view/2b86384c852458fb770b5651.html 基于双广义高斯模型和多尺度融合的纹理图像检索方法 优先出版 - 道客巴巴 http://www.doc88.com/p-6748997016614.html…

Density Function The Generalized Gaussian density has the following form: where  (rho) is the "shape parameter". The density is plotted in the following figure: Matlab code used to generate this figure is available here: ggplot.m. Adding an arbi…

目录 1. 技术细节 1.1 NSS特征 1.2 选择锐利块来计算NSS 1.3 一张图像得到36个特征 1.4 用MVG建模这36个特征 1.5 NIQE指标 2. 实验 质量评估大佬AC Bovik的作品,1200+引用. 目标问题:提出一些普适的.与主观质量接近的客观评估指标.普适意味着:无失真先验. 背景:现有的普适NR-IQA方法需要训练集(图像包含预期的失真,且需要人类评分数据).这种方法泛化能力差,且要求高. 解决思路:从自然图像中获取一些统计数据(natural scene st…

MSCN系数是无参考的空间域图像质量评估算法BRISQUE(No-Reference Image Quality Assessment in the Spatial Domain)中提出的,MSCN系数具有由于失真的存在而改变的特征统计特性,并且量化这些变化将使得可以预测影响图像的失真类型以及其感知质量.这篇论文的大致原理是从图像中提取MSCN系数,然后将MSCN系数拟合成非对称性广义高斯分布,提取拟合的高斯分布的特征,输入到支持向量机SVM中做回归,最终得到图像质量的评分. 这篇论文提供了源代…

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1. PDF generalized inverse Gaussian distribution (GIG) 是一个三参数的连续型概率分布: f(x)=(a/b)p/22Kp(ab−−√)xp−1e−(ax+b/x)/2,x>0 Kp(⋅):表示二阶(second kind)的修正的贝塞尔函数(modified Bessel functions),p 表示索引,其两个参数 a,b≥0 3. 修正的贝塞尔函数的性质 对称性:Kr(μ)=K−r(μ) 递推关系:Kr+1(μ)=2rμKr(μ)+Kr…

前面的文章已经介绍了一个回归和一个分类的例子.在逻辑回归模型中我们假设: 在分类问题中我们假设: 他们都是广义线性模型中的一个例子,在理解广义线性模型之前需要先理解指数分布族. 指数分布族(The Exponential Family) 如果一个分布可以用如下公式表达,那么这个分布就属于指数分布族: 公式中y是随机变量:h(x)称为基础度量值(base measure): η称为分布的自然参数(natural parameter),也称为标准参数(canonical parameter): T(…

用c语言 产生服从均匀分布, 瑞利分布,莱斯分布,高斯分布的随机数   一,各个分布对应的基本含义: 1. 均匀分布或称规则分布,顾名思义,均匀的,不偏差的.植物种群的个体是等距分布,或个体之间保持一定的均匀的间距. 2. 高斯分布,  即正态分布(Normal distribution),也称“常态分布”,又名高斯分布(Gaussian distribution),最早由A.棣莫弗在求二项分布的渐近公式中得到.C.F.高斯在研究测量误差时从另一个角度导出了它.P.S.拉普拉斯和高斯研究了它的性…

(一)牛顿法解最大似然估计 牛顿方法(Newton's Method)与梯度下降(Gradient Descent)方法的功能一样,都是对解空间进行搜索的方法.其基本思想如下: 对于一个函数f(x),如果我们要求函数值为0时的x,如图所示: 我们先随机选一个点,然后求出该点的切线,即导数,延长它使之与x轴相交,以相交时的x的值作为下一次迭代的值. 更新规则为: 那么如何将牛顿方法应用到机器学习问题求解中呢? 对于机器学习问题,我们优化的目标函数为极大似然估计L,当极大似然估计函数取得最大时,其导…