图像处理课程作业 可直接运行 附带评价指标：PSNR MSE
对图像使用大气湍流模型进行退化，并加高斯噪声。通过维纳滤波实现图像复原。并与逆滤波的方法进行对比。最后采用PSNR和MSE对维纳滤波的结果进行评价。
由于存在取整误差，就算去掉高斯噪声，逆滤波仍然难以完全还原原始图像。
2020-11-09 20:31:30
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复旦MSE网上找了好久找到的一篇总结归纳的比较好的资料，里面的知识点归纳的比较清楚。但是需要你自己拓展开来，感谢原作者的用心整理。希望大家都能考上
2020-01-03 11:16:37
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本算法代码用matlab实现，用于计算图像去噪效果客观指标：峰值信噪比，均方误差，漏检率、漏检率，信噪比改善因子等，代码带有注释。
2019-12-21 22:21:07
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有时找到 mse文件（3dsMax 脚本文件）想学习，但苦于无法查看源码，可以用这个工具破解后产生 ms 明文查看学习。
注意：只用于学习，保护原来作者版权。
2019-12-21 21:59:50
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均方误差（mean-square error, MSE）是反映估计量与被估计量之间差异程度的一种度量。设t是根据子样确定的总体参数θ的一个估计量，(θ-t)2的数学期望，称为估计量t的均方误差。它等于σ2+b2，其中σ2与b分别是t的方差与偏倚。
psnr是“Peak Signal to Noise Ratio”的缩写，即峰值信噪比，是一种评价图像的客观标准，它具有局限性，一般是用于最大值信号和背景噪音之间的一个工程项目。
2019-12-21 20:49:05
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