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Zhang, Haopeng, Bo Yuan, Bo Dong et Zhiguo Jiang. « No-Reference Blurred Image Quality Assessment by Structural Similarity Index ». Applied Sciences 8, no 10 (22 octobre 2018) : 2003. http://dx.doi.org/10.3390/app8102003.
Texte intégralShi, Jinsong, Pan Gao et Jie Qin. « Transformer-Based No-Reference Image Quality Assessment via Supervised Contrastive Learning ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 38, no 5 (24 mars 2024) : 4829–37. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v38i5.28285.
Texte intégralLee, Wonkyeong, Eunbyeol Cho, Wonjin Kim, Hyebin Choi, Kyongmin Sarah Beck, Hyun Jung Yoon, Jongduk Baek et Jang-Hwan Choi. « No-reference perceptual CT image quality assessment based on a self-supervised learning framework ». Machine Learning : Science and Technology 3, no 4 (1 décembre 2022) : 045033. http://dx.doi.org/10.1088/2632-2153/aca87d.
Texte intégralOszust, Mariusz. « No-Reference Image Quality Assessment with Local Gradient Orientations ». Symmetry 11, no 1 (16 janvier 2019) : 95. http://dx.doi.org/10.3390/sym11010095.
Texte intégralAhmed, Ismail Taha, Chen Soong Der, Baraa Tareq Hammad et Norziana Jamil. « Contrast-distorted image quality assessment based on curvelet domain features ». International Journal of Electrical and Computer Engineering (IJECE) 11, no 3 (1 juin 2021) : 2595. http://dx.doi.org/10.11591/ijece.v11i3.pp2595-2603.
Texte intégralGarcia Freitas, Pedro, Luísa da Eira, Samuel Santos et Mylene Farias. « On the Application LBP Texture Descriptors and Its Variants for No-Reference Image Quality Assessment ». Journal of Imaging 4, no 10 (4 octobre 2018) : 114. http://dx.doi.org/10.3390/jimaging4100114.
Texte intégralGu, Jie, Gaofeng Meng, Cheng Da, Shiming Xiang et Chunhong Pan. « No-Reference Image Quality Assessment with Reinforcement Recursive List-Wise Ranking ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 33 (17 juillet 2019) : 8336–43. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v33i01.33018336.
Texte intégralVarga, Domonkos. « No-Reference Image Quality Assessment with Convolutional Neural Networks and Decision Fusion ». Applied Sciences 12, no 1 (23 décembre 2021) : 101. http://dx.doi.org/10.3390/app12010101.
Texte intégralYin, Guanghao, Wei Wang, Zehuan Yuan, Chuchu Han, Wei Ji, Shouqian Sun et Changhu Wang. « Content-Variant Reference Image Quality Assessment via Knowledge Distillation ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 36, no 3 (28 juin 2022) : 3134–42. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v36i3.20221.
Texte intégralGavrovska, Ana, Dragi Dujković, Andreja Samčović, Yuliya Golub et Valery Starovoitov. « Quadratic fitting model in no-reference image quality assessment ». Telfor Journal 15, no 2 (2023) : 32–37. http://dx.doi.org/10.5937/telfor2302032g.
Texte intégralVarga, Domonkos. « No-Reference Image Quality Assessment with Multi-Scale Orderless Pooling of Deep Features ». Journal of Imaging 7, no 7 (10 juillet 2021) : 112. http://dx.doi.org/10.3390/jimaging7070112.
Texte intégralYan, Chenggang, Tong Teng, Yutao Liu, Yongbing Zhang, Haoqian Wang et Xiangyang Ji. « Precise No-Reference Image Quality Evaluation Based on Distortion Identification ». ACM Transactions on Multimedia Computing, Communications, and Applications 17, no 3s (31 octobre 2021) : 1–21. http://dx.doi.org/10.1145/3468872.
Texte intégralStępień, Igor, et Mariusz Oszust. « A Brief Survey on No-Reference Image Quality Assessment Methods for Magnetic Resonance Images ». Journal of Imaging 8, no 6 (4 juin 2022) : 160. http://dx.doi.org/10.3390/jimaging8060160.
Texte intégralYe, Zhongchang, Xin Ye et Zhonghua Zhao. « Hybrid No-Reference Quality Assessment for Surveillance Images ». Information 13, no 12 (16 décembre 2022) : 588. http://dx.doi.org/10.3390/info13120588.
Texte intégralFu, Hao, Guojun Liu, Xiaoqin Yang, Lili Wei et Lixia Yang. « Two Low-Level Feature Distributions Based No Reference Image Quality Assessment ». Applied Sciences 12, no 10 (14 mai 2022) : 4975. http://dx.doi.org/10.3390/app12104975.
Texte intégralGuan, Xiaodi, Fan Li et Lijun He. « Quality Assessment on Authentically Distorted Images by Expanding Proxy Labels ». Electronics 9, no 2 (3 février 2020) : 252. http://dx.doi.org/10.3390/electronics9020252.
Texte intégralVarga, Domonkos. « No-Reference Image Quality Assessment Based on the Fusion of Statistical and Perceptual Features ». Journal of Imaging 6, no 8 (30 juillet 2020) : 75. http://dx.doi.org/10.3390/jimaging6080075.
Texte intégralAhmed, Ismail Taha, Chen Soong Der, Norziana Jamil et Mohamad Afendee Mohamed. « Improve of contrast-distorted image quality assessment based on convolutional neural networks ». International Journal of Electrical and Computer Engineering (IJECE) 9, no 6 (1 décembre 2019) : 5604. http://dx.doi.org/10.11591/ijece.v9i6.pp5604-5614.
Texte intégralStępień, Igor, et Mariusz Oszust. « No-Reference Quality Assessment of Pan-Sharpening Images with Multi-Level Deep Image Representations ». Remote Sensing 14, no 5 (24 février 2022) : 1119. http://dx.doi.org/10.3390/rs14051119.
Texte intégralRyu, Jihyoung. « Improved Image Quality Assessment by Utilizing Pre-Trained Architecture Features with Unified Learning Mechanism ». Applied Sciences 13, no 4 (19 février 2023) : 2682. http://dx.doi.org/10.3390/app13042682.
Texte intégralVarga, Domonkos. « A Human Visual System Inspired No-Reference Image Quality Assessment Method Based on Local Feature Descriptors ». Sensors 22, no 18 (7 septembre 2022) : 6775. http://dx.doi.org/10.3390/s22186775.
Texte intégralRyu, Jihyoung. « A Visual Saliency-Based Neural Network Architecture for No-Reference Image Quality Assessment ». Applied Sciences 12, no 19 (23 septembre 2022) : 9567. http://dx.doi.org/10.3390/app12199567.
Texte intégralAbdalmajeed, Saifeldeen, et Jiao Shuhong. « Using the Natural Scenes’ Edges for Assessing Image Quality Blindly and Efficiently ». Mathematical Problems in Engineering 2015 (2015) : 1–9. http://dx.doi.org/10.1155/2015/389504.
Texte intégralMahmood, Saifeldeen Abdalmajeed. « Three Different Features Based Metric To Assess Image Quality Blindly ». FES Journal of Engineering Sciences 8, no 2 (23 mai 2020) : 97–103. http://dx.doi.org/10.52981/fjes.v8i2.121.
Texte intégralLU, WEN, LIHUO HE, WENJIAN TANG, FEI GAO et WEILONG HOU. « A NOVEL COMPRESSED IMAGES QUALITY METRIC ». International Journal of Image and Graphics 11, no 02 (avril 2011) : 281–92. http://dx.doi.org/10.1142/s021946781100410x.
Texte intégralUllah, Hayat, Muhammad Irfan, Kyungjin Han et Jong Weon Lee. « DLNR-SIQA : Deep Learning-Based No-Reference Stitched Image Quality Assessment ». Sensors 20, no 22 (12 novembre 2020) : 6457. http://dx.doi.org/10.3390/s20226457.
Texte intégralZhang, Run, et Yongbin Wang. « Natural Image Quality Assessment Based on Visual Biological Cognitive Mechanism ». International Journal of Software Innovation 7, no 1 (janvier 2019) : 1–26. http://dx.doi.org/10.4018/ijsi.2019010101.
Texte intégralWang, Yue, Zeng Gang Lin et Zi Cheng Liao. « Image Quality Assessment Based on Region of Interest ». Applied Mechanics and Materials 596 (juillet 2014) : 350–54. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amm.596.350.
Texte intégralHan, Lintao, Hengyi Lv, Yuchen Zhao, Hailong Liu, Guoling Bi, Zhiyong Yin et Yuqiang Fang. « Conv-Former : A Novel Network Combining Convolution and Self-Attention for Image Quality Assessment ». Sensors 23, no 1 (30 décembre 2022) : 427. http://dx.doi.org/10.3390/s23010427.
Texte intégralStępień, Igor, Rafał Obuchowicz, Adam Piórkowski et Mariusz Oszust. « Fusion of Deep Convolutional Neural Networks for No-Reference Magnetic Resonance Image Quality Assessment ». Sensors 21, no 4 (3 février 2021) : 1043. http://dx.doi.org/10.3390/s21041043.
Texte intégralCui, Yueli. « No-Reference Image Quality Assessment Based on Dual-Domain Feature Fusion ». Entropy 22, no 3 (17 mars 2020) : 344. http://dx.doi.org/10.3390/e22030344.
Texte intégralQian, Qi, et Qingbing Sang. « No-reference image quality assessment based on automatic machine learning ». ITM Web of Conferences 45 (2022) : 01034. http://dx.doi.org/10.1051/itmconf/20224501034.
Texte intégralChandler, Damon M. « Seven Challenges in Image Quality Assessment : Past, Present, and Future Research ». ISRN Signal Processing 2013 (6 février 2013) : 1–53. http://dx.doi.org/10.1155/2013/905685.
Texte intégralVarga, Domonkos. « No-Reference Quality Assessment of Authentically Distorted Images Based on Local and Global Features ». Journal of Imaging 8, no 6 (19 juin 2022) : 173. http://dx.doi.org/10.3390/jimaging8060173.
Texte intégralGupta, Praful, Christos Bampis, Jack Glover, Nicholas Paulter et Alan Bovik. « Multivariate Statistical Approach to Image Quality Tasks ». Journal of Imaging 4, no 10 (12 octobre 2018) : 117. http://dx.doi.org/10.3390/jimaging4100117.
Texte intégralGao, Guoqing, Lingxiao Li, Hao Chen, Ning Jiang, Shuqi Li, Qing Bian, Hua Bao et Changhui Rao. « No-Reference Quality Assessment of Extended Target Adaptive Optics Images Using Deep Neural Network ». Sensors 24, no 1 (19 décembre 2023) : 1. http://dx.doi.org/10.3390/s24010001.
Texte intégralGu, Ke, Guangtao Zhai, Xiaokang Yang et Wenjun Zhang. « No-Reference Stereoscopic IQA Approach : From Nonlinear Effect to Parallax Compensation ». Journal of Electrical and Computer Engineering 2012 (2012) : 1–12. http://dx.doi.org/10.1155/2012/436031.
Texte intégralLei, Shu, Huang Zijian, Yan Jiebin et Fei Fengchang. « Super Resolution Image Visual Quality Assessment Based on Feature Optimization ». Computational Intelligence and Neuroscience 2022 (20 juin 2022) : 1–10. http://dx.doi.org/10.1155/2022/1263348.
Texte intégralVarga, Domonkos. « Multi-Pooled Inception Features for No-Reference Image Quality Assessment ». Applied Sciences 10, no 6 (23 mars 2020) : 2186. http://dx.doi.org/10.3390/app10062186.
Texte intégralHu, Kai, Yanwen Zhang, Feiyu Lu, Zhiliang Deng et Yunping Liu. « An Underwater Image Enhancement Algorithm Based on MSR Parameter Optimization ». Journal of Marine Science and Engineering 8, no 10 (25 septembre 2020) : 741. http://dx.doi.org/10.3390/jmse8100741.
Texte intégralCourtney, Jane. « SEDIQA : Sound Emitting Document Image Quality Assessment in a Reading Aid for the Visually Impaired ». Journal of Imaging 7, no 9 (30 août 2021) : 168. http://dx.doi.org/10.3390/jimaging7090168.
Texte intégralLi, Yuyan, Yubo Dong, Haoyong Li, Danhua Liu, Fang Xue et Dahua Gao. « No-Reference Hyperspectral Image Quality Assessment via Ranking Feature Learning ». Remote Sensing 16, no 10 (8 mai 2024) : 1657. http://dx.doi.org/10.3390/rs16101657.
Texte intégralWang, Bin. « An Image Quality Assessment Approach Based on Saliency Map in Space Domain ». Advanced Materials Research 1006-1007 (août 2014) : 768–72. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amr.1006-1007.768.
Texte intégralStarovoitov, V. V., et F. V. Starovoitov. « COMPARATIVE ANALYSIS OF NO-REFERENCE QUALITY MEASURES FOR DIGITAL IMAGES ». «System analysis and applied information science», no 1 (4 mai 2017) : 24–32. http://dx.doi.org/10.21122/2309-4923-2017-1-24-32.
Texte intégralModak, Sourav, Jonathan Heil et Anthony Stein. « Pansharpening Low-Altitude Multispectral Images of Potato Plants Using a Generative Adversarial Network ». Remote Sensing 16, no 5 (1 mars 2024) : 874. http://dx.doi.org/10.3390/rs16050874.
Texte intégralZhang, Lin, Xilin Yang, Lijun Zhang, Xiao Liu, Shengjie Zhao et Yong Ma. « Towards Automatic Image Exposure Level Assessment ». Mathematical Problems in Engineering 2020 (23 novembre 2020) : 1–14. http://dx.doi.org/10.1155/2020/2789854.
Texte intégralJin, Chongchong, Zongju Peng, Wenhui Zou, Fen Chen, Gangyi Jiang et Mei Yu. « No-Reference Quality Assessment for 3D Synthesized Images Based on Visual-Entropy-Guided Multi-Layer Features Analysis ». Entropy 23, no 6 (18 juin 2021) : 770. http://dx.doi.org/10.3390/e23060770.
Texte intégralSybingco, Edwin, et Elmer P. Dadios. « Blind Image Quality Assessment Based on Natural Statistics of Double-Opponency ». Journal of Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics 22, no 5 (20 septembre 2018) : 725–30. http://dx.doi.org/10.20965/jaciii.2018.p0725.
Texte intégralZheng, Yuanfeng, Yuchen Yan et Hao Jiang. « Semi-TSGAN : Semi-Supervised Learning for Highlight Removal Based on Teacher-Student Generative Adversarial Network ». Sensors 24, no 10 (13 mai 2024) : 3090. http://dx.doi.org/10.3390/s24103090.
Texte intégralIrshad, Muhammad, Camilo Sanchez-Ferreira, Sana Alamgeer, Carlos H. Llanos et Mylène C. Q. Farias. « No-reference Image Quality Assessment of Underwater Images Using Multi-Scale Salient Local Binary Patterns ». Electronic Imaging 2021, no 9 (18 janvier 2021) : 265–1. http://dx.doi.org/10.2352/issn.2470-1173.2021.9.iqsp-265.
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