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心理視覚的要因を考慮して、2 つの画像間の認識された類似性を計算するアルゴリズム (理想的には C/C++ 実装) を探しています (たとえば、彩度の違いは明るさの違いほど悪くはありません)。

元の画像とその複数のバリエーション（私の場合は256色の量子化）があり、人間がどの画像を最良のものと判断するかをアルゴリズムで見つけたいと思います。

これまでに見つけた最高のものはSSIMですが、ディザリング (誤差拡散) を「理解」しておらず、実装では線形 RGB を使用しています (独自の を実装することで修正しました)。

あるいは、SSIM/PSNR/MSE または他の一般的なアルゴリズムと比較するために画像を前処理するアルゴリズムである可能性があります。

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良い。アマゾンのメカタークでネットのお仕事に変えませんか？それともgoogle image labelerのようなゲームを作りますか? 追加のポイントを与えるか、人々がスコアに同意した場合は支払いを行うことができます。

理由は、この仕事はコンピューターには難しすぎると思うからです。SSIM はディザリングされた画像をスコア付けできません。また、SSIM で機能するように画像を平滑化する場合、ディザ パターンは画像に存在しなくなるため、品質判断の一部にすることはできません。そして、そのパターンはおそらく画質に関係しています。

于 2010-11-28T19:26:35.577 に答える