效果图(左边是原图,右边是SSR效果图):(其中σ=300,即代码中的sigma=300) 二、MSR(Multi-Scale Retinex)多尺度Retinex算法 多尺度视网膜增强算法(MSR, Multi-Scale Retinex),最为经典的就是3尺度的,大、中、小,既能实现图像动态范围的压缩,又能保持色感的一致性较好。基于单尺度Retinex算法,多尺度Retinex算法描述...
F值是评估模型显著性的关键指标，由F检验计算得出，其公式为F=MSR/MSE。在此公式中，MSR（均方回归）等于SSR（回归平方和）除以其自由度，而MSE（均方误差）等于SST（总平方和）除以其自由度。当F值超过给定α值对应的临界值时，表明模型具有较高的显著性。P值则是基于检验统计量（例如F检验、T检验等...
MSR=SSR/自由度。F值是F检验的统计量值，F=MSR/MSE，其中MSR=SSR/自由度，MSE=SST/自由度，一般大于给定阿尔法相对的F量时说明显著。P值是指（F检验或者T或者其余检验量）大于所求值时的概率，一般要小于给定α就说明检验显著，p=P(|U|>=|u|)=|uα/2|)=α。r值是拟合优度指数，用来评价...
MSR(尺度为300,尺度数为3)增强 原图 SSR(尺度为300)增强 MSR(最大尺度为300,尺度数为3)增强 3. OpenCV源码 见源码附录的MultiScaleRetinex()函数。 三. 带颜色恢复的MSR方法MSRCR(Multi-Scale Retinex with Color Restoration) 在以上的两幅测试图像中,特别是第二幅,我们看到明显的偏色效果,这就是SSR和MSR普...
Retinex图像增强算法(SSR, MSR, MSRCR)详解 Retinex理论认为,人眼观测到的图像S是光照图像L和物体反射图像R的乘积。而R才是真实的恒常性的图像,但是怎么从观测图像S中计算R呢?这是个病态问题,根本不可解。研究者就通过加以一定的约束条件,比如光照L具有缓变平滑性、L与S有一定的弱相关性等等,然后估计出光照图像...
1.一种混合算法 2.msr,multi-scale retinex 3.msrcr,multi-scale retinex with color restoration 4.ssr,single scale retinex 源码,retinex算法的三种,其源码是国外一个研究生的毕设项目 头文件: /* * Copyright (c) 2006, Douglas Gray (dgray@soe.ucsc.edu, dr.de3ug@gmail.com) ...
MSR的公式 其中N是尺度的数量,表示第n个尺度的第i个组成部分,是MSR输出的第i个光谱分量,是与第n个尺度相关的权重。 MSR的目标是减少高对比度边缘周围的晕圈伪影,并与动态范围压缩和颜色再现保持平衡。MSR产生了良好的动态范围压缩,但仍然遭受光晕伪影的影响。此外,小空间常数的SSR使图像中较大的均匀区域变灰变平...
SER等于根号下MSR,MSR等于SSR除以n-k-1(自由度),开方后的SER是残差项标准差 MSS只是一个表格列的表头,均方 MSE是a+bx部分的均方,自由度为k,所以MSE等于ESS/k 我说这些其实没那么直观的,听课对一个回归分析一次会有比较直观的感受。 ---加油吧,让我们一起遇见更好的自己! 添加评论 0 0 1 回答 0 关注 ...
2、SSR：MSR（回归均方误）=RSS/1 MSE(残差均方误)=ESS/n-2，其中n为回归方程式中变量组的个数。三、组成不同 1、SSE：只有常数项没有其他解释变量的回归方程的RSS和TSS相等，其决定系数为0。2、SSR：包含常数项全部解释变量的个数K等于样本数n时，RSS为0，决定系数为1。参考资料链接：百度...
通过这些数值，可以进一步计算组间均方（MSR）和组内均方（MSE），分别通过将SSR和SSE分别除以相应的自由度得到。这些均方值是进行F检验的重要基础。例如，假设组间有3个组，组内有10个观测值，则组间自由度为2，组内自由度为9。因此，组间均方（MSR）=SSR/2=91.622345，组内均方（MSE）=SSE/9=...