English
图像去雾质量评价源码Referenceless Prediction of Perceptual Fog Density and Perceptual Imag
文件大小：
972k
资源说明：标题中的"图像去雾质量评价源码"是指用于评估图像去雾处理效果的代码，而"Referenceless Prediction of Perceptual Fog Density and Perceptual Image"是相关论文的标题，表明这是一种无需参照物（referenceless）的方法，可以预测感知上的雾密度和图像感知质量。在图像处理领域，去雾是一项重要的任务，它旨在恢复被雾或霾遮蔽的图像的真实细节和色彩。
描述中的"FADE-图像去雾质量评价源码"指的可能是一种名为FADE的算法或系统的实现，它专门用于对图像去雾效果进行无参考的质量评估。这种技术基于感知理论，能够估算出图像的雾密度，并且对去雾后的图像的视觉质量进行预测。
标签"图像去雾"进一步确认了这个项目的核心内容是处理和评估与图像去雾相关的技术。
压缩包中的文件列表揭示了该源码可能的组成部分：
1. `test_image3.jpg`, `test_image2.JPG`, `test_image1.png`：这些可能是测试图像，用于运行FADE算法并验证其性能。通常，这些图像会包含有雾和无雾两种状态，以便比较去雾前后的效果。
2. `FADE.m`：这很可能是FADE算法的主要实现文件，其中包含了核心的去雾质量评价逻辑。
3. `CE.m`：可能是一个辅助函数，用于计算某些特定的误差度量或进行比较评估。
4. `border_in.m` 和 `border_out.m`：这两个文件可能涉及到图像边缘处理，可能用于处理图像边缘的去雾效果，确保边界一致性。
5. `FADE_example.m`：这可能是一个示例脚本，演示如何使用FADE算法进行图像去雾质量评价。
6. `natural_foggy_image_features_ps8.mat` 和 `natural_fogfree_image_features_ps8.mat`：这些可能是MATLAB数据文件，存储了自然雾天图像和无雾图像的特征。这些特征可能被用作算法输入，以帮助模型学习和预测雾密度以及图像质量。
这个源码包提供了一个无参考的图像去雾质量评估系统FADE，它包括了核心算法实现、辅助函数、测试图像和特征数据。通过这个系统，研究人员和开发者可以对各种去雾算法的效果进行客观和准确的评估，推动图像去雾技术的进步。
本源码包内暂不包含可直接显示的源代码文件，请下载源码包。
