构建结构化数据的标准化质量评价方法

在信息技术迅速发展的今天,结构化数据在企业和组织中扮演着越来越重要的角色。然而,数据质量的好坏直接关系到数据应用的成效和价值。为此,本文提出了一种基于国家标准GB/T36344-2018的标准化结构化数据质量评价方法,旨在为企业和组织提供一个全面、科学、客观的评价工具。在评价过程中,数据质量评价专家首先获取数据字典,分析数据的基本属性与基本特征、业务应用场景,以此为基础确定评价指标与指标权重。然后,设定每个数据字段的重要性权重并制定具体评价规则。最后,完成数据质量评价并汇总结果。系统会提供一份详细报告,指出数据问题并给出改善建议。本文提出的评价方法更加系统化、科学化,更符合大型企业的实际需求,为企业提供有效的数据评价工具,确保数据质量,充分发挥数据的潜在价值。本方法在一家大型企业中得到实际应用和验证,证明了其有效性和适用性。

3DoF VR视频图像质量主观评价方法研究

3Do F VR是VR视频的一种代表性形态,也是目前虚拟现实领域普遍应用的形式。图像质量是一项会影响用户真实沉浸视觉感受的VR视频QoE的重要指标。目前国内外暂未形成VR视频领域图像质量主观评价的标准方法,为此,本文研究提出了一套3Do F VR视频图像质量主观评价方法。文章首先对VR视频主观评价的挑战、国内外进展进行分析调研,随后着重阐述了3Do F VR视频主观评价前期准备研究、主观评价量表设计、主观评价打分方法改进、实验序列制作等环节,最后进行了3DoF VR视频图像质量主观评价实验,并对实验数据进行了分析和总结。

电容层析成像系统重建图像质量评价方法探讨

提出了使用多参数即图像形心点空间位置误差和面积误差的方法,在仿真环境下对电容层析成像系统的重建图像质量进行评价,给出了图像形心点空间位置误差的计算模型.仿真结果表明,该法比目前常用的单参数评价重建的图像质量更科学合理.

一种基于HVS模型的图像质量信噪比评价方法

从研究人体视觉系统的角度出发,给出了一种基于人体视觉系统HVS模型的客观图像质量评价方法,提出了基于HVS模型的SNR和PSNR评价标准,并给出了对典型图像的评测结果,同时也验证了与主观评价结果的一致性。

一种基于掩盖效应的感知域图像质量评价方法

图像的压缩编码技术及其比特流在信息空间上的传输控制 ,为图像质量的评价提出了新课题。通过分析人类视觉系统 (HVS)的视觉非线性、多通道及掩盖效应等特性 ,建立起相应的图像视觉处理模型 ,并将原始图像与降质图像变换到感知域进行误差分析。在处理 HVS模型的多通道中 ,将图像的空间频率按视觉系统的掩盖效应特点 ,分成 5个带分别进行滤波 ,以模拟人眼对图像的主观质量评价特性。实验结果表明这种模拟多通道的图像感知域评价模型 ,得到的 HVS值能充分反映人类视觉系统的掩盖效应的特点 ,用于对图像质量的评价该模型通用性好 。

关于磁共振图像质量评价方法的探讨

磁共振信号得到的人体断层图像 ,不仅可以反映形态学的信息 ,还可以从图像中得到与病理有关的信息 ,其图像质量的好坏将直接影响着医护人员对病人的诊断结果。目前对磁共振图像质量评价的重要指标是信号强度均匀度。但在信号强度几乎相同的条件下 ,这一评价指标的有效性较低。为了对磁共振图像质量作更加有效的评判 ,可采用比较信噪比的最大与最小区域的信号强度标准差的方法 ,其评价的有效性较高。

评价彩色LCD图像质量的新方法

通过测量调制传递函数评价彩色LCD的图像质量是一种新方法。测量系统由线性电荷耦合元件组成。白点的扫描宽度由LCD的特性确定。实验结果表明,调制传递函数测量方法对于彩色LCD图像质量的评价是非常有用的。

数字图像相关方法中基于熵的散斑子图质量评价研究

在数字图像相关测量计算过程中,直接参与互相关计算的是散斑子图,而散斑子图质量对测量精度具有重要影响。因此,如何有效评价散斑子图质量是数字图像相关方法研究的热点问题。将信息论中用于衡量信息量的“熵”概念引入散斑子图评价,提出以图像熵为评价参数的散斑子图质量评价方法。为验证该评价参数的有效性,对采用不同方法采集的3幅不同类型散斑图进行位移测量实验。实验结果表明:位移测量精度与散斑子图熵有紧密的关系,散斑子图熵越大,位移测量精度越高。实验结果验证了图像熵可有效用于散斑子图的质量评价。

基于性能模体的PET/MR质量控制检测与评价方法研究

目的为评估正电子发射型磁共振成像系统(Positron Emission Tomography/Magnetic Resonance Imaging,PET/MR)设备性能提供依据,分析PET/MR质量控制检测与评价方法。方法使用P-2000型PET性能模体与Magphan SMR 170型MR性能模体等质控工具对3种不同型号的4台PET/MR设备进行现场测试,并制订11个性能指标的检测方法与评价限值。结果根据检测与评价标准及专家讨论,有2台设备的PET空间分辨力、1台设备的PET灵敏度、2台设备的声学噪声及1台设备的图像融合度不合格,其余检测结果均合格。结论本研究建立的检测方法重复性好,便于现场操作,评价限值科学合理,检测与评价方法具有普适性,检测数据准确可靠,得出的评价结论有效。

数字电视图像质量评价方法

电视技术经历了从黑白电视到彩色电视、从模拟电视到数字电视、从标准清晰度电视到高清晰度电视的发展历程，高质量电视图像始终是电视技术发展进程中的一个重要追求目标。而对于电视图像质量的准确可靠测量，则是电视技术领域的关键技术和研究热点。

一种基于HVS空间模型的图像质量评价方法

从HVS基本模型出发,结合人眼的主观视觉感受和图像的空间结构特性,建立一种基于HVS空间模型的图像质量评价方法,获取与图像主观评价进一步吻合的图像质量评价方法。

基于颜色计算显著特征的彩色图像质量评价方法

目的从颜色这个角度研究新的全参考图像质量评价方法。方法首先在Lab色空间内基于颜色信息提取2个图像特征,即颜色和对比度特征。然后将颜色特征和图像梯度相结合,对比度特征和图像局部范围相结合,分别提出不同的图像质量评估方法。结果采用该领域内4种常用的参数来评估文中算法和14种其他经典算法的表现,结果显示文中提出的2种基于图像彩色信息的算法总体上优于其他算法。结论从颜色计算显著特征出发来研究图像质量评价方法是一个有效的途径。

对彩色图像印刷质量评价方法的分析

一、印刷品质量概述 1．印刷品质量的定义印刷品是一种依靠视觉评价的商品和艺术品。人们在评价印刷品质量时，总是不由自主的联想到审美、技术、一致性等三方面因素。这种思考问题的方法是把人的视觉心理因素与复制过程中的物理因素综合起来考虑的，也就是说，既考虑印刷品的商品价值和艺术水平，又考虑印刷技术本身对印刷品质量的影响。但是实践证明，从商品价值或艺术角度评价印刷品质量的技术尚不完善，这样的评价往往不可能可靠地表达印刷品的复制质量特性，只有从印刷技术的角度出发进行评定，才能正确地评价印刷品质量。

基于DR-CNN方法的图像质量评价

传统卷积神经网络的图像质量评价方式是通过对图像特征分析进行评价,但是传统手段不仅受到周围噪声限制而且评价出的结果与主观图像评价有一定的差距。对原有卷积神经网络技术进行改进,提出DR-CNN方法,即在图像进入卷积层前加入降维层,从而减小客观图像质量评价与主观图像质量评价之间的差距,同时有效地提高图像处理的计算速度。

图像质量评价方法综述

图像质量评价在图像处理中占有重要地位,同时评价方法也比较多。主要论述了传统质量评价方法和新的图像评价方法。

货车故障轨边图像检测系统(TFDS)图像质量自动化评价方法研究

通过对货车故障轨边图像检测系统(TFDS)图像质量评价现状的分析,提出了采用自动化评价方法实现对货车故障轨边图像检测系统(TFDS)图像质量进行无参考量化评价的思路,可为建立我国铁路货车故障轨边图像检测系统(TFDS)图像质量评价标准奠定基础。

改善投影分辨率的叠加图像方法及其图像质量评价方法概述

分辨率是投影仪性能的关键指标,提高分辨率是投影仪行业的重要目标之一。与空间光调制器(SLM)的原始图像的分辨率比较,投影图像叠加是有效的提高投影仪分辨率的方法。投影图像叠加方法可以在多投影系统或者具有光机系统的单投影系统中使用。两个或者多个图像在投影幕布上组成叠加投影图像,其叠加投影图像可以用加法函数的方法来进行理论计算。

印刷图像质量评价方法的研究

印刷图像的质量是指图像各种质量特性以印刷工艺再现图像过程中相互作用所形成的综合性产物。在印刷复制过程中,视觉判读性和复制工艺的评价十分重要。本文采用网点转移特征面积增量和平均网点面积增量两种方法评价研究印刷图像质量和工艺方法,通过对国内外几种典型印刷图像的参数测定分析结果表明,这两种指标对印刷图像衰退非常敏感,并且不受原稿种类不同的制约。其评价结果不仅与传统评价方法的结果一致,而且对现有工艺的改进具有一定的指导作用。本文曾获武汉测绘科技大学科技基金资助。

图像质量评价方法研究

由于视觉是人类接收外界信息的主要途径之一,而图像信息又是视觉感知获取的主要信息,因此,对图像质量好坏的评价方法显得格外重要。在数字图像的获取、处理、编码、存储、传输和重构的每一个步骤中,都会或多或少产生图像的失真,如何评价图像质量的好坏已经成为数字图像处理[1]领域、计算机视觉[2]领域的热点研究课题之一。目前的图像质量评价方法主要分为两大类:主观的图像质量评价方法与客观的图像质量评价方法。主观的图像质量评价方法是依据人对图像整体视觉质量的主观印象进行打分评价的一种方法,客观的图像质量评价方法是根据某种评价函数对图像整体质量进行自动评价的一种方法。

基于码书的雾天图像质量评价方法研究

近年来,无参考图像质量评价发展迅速,但是对雾天图像质量进行评价的无参考算法还鲜有报道。该文提出了一种基于码书的无参考雾天图像质量评价算法。目的是使该方法评价雾天图像质量的结果与人类主观感知相一致。寻找能反映雾天图像质量的特征,运用这些特征构建码书,然后用码书对训练图像进行编码得到训练图像的特征向量,最后用这些向量与训练图像的主观评分进行回归得到雾天图像质量评价模型。该方法在仿真的雾天图像库中进行了测试,结果表明:Pearson线性相关系数和Spearman等级相关系数值都在0.99以上。并与经典的无参考算法NIQE和CONIA方法进行了比较,优于这些算法,能够很好地预测人对雾天图像的主观感知。