| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 符号对照表 | 第10-11页 |
| 缩略语对照表 | 第11-14页 |
| 第一章 绪论 | 第14-22页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第14-15页 |
| 1.2 研究现状与进展 | 第15-20页 |
| 1.2.1 主观评价方法 | 第15-17页 |
| 1.2.2 客观评价方法 | 第17-20页 |
| 1.3 结构安排 | 第20-22页 |
| 第二章 图像质量评价理论基础 | 第22-32页 |
| 2.1 引言 | 第22页 |
| 2.2 视觉感知特性 | 第22-24页 |
| 2.2.1 视觉感知系统 | 第22-23页 |
| 2.2.2 视觉显著性 | 第23-24页 |
| 2.3 自然场景统计特性 | 第24-26页 |
| 2.4 经典图像质量评价方法 | 第26-28页 |
| 2.4.1 结构相似性测度SSIM | 第26-27页 |
| 2.4.2 两阶段式无参考评价模型 | 第27页 |
| 2.4.3 基于稀疏表示的无参考图像质量评价 | 第27-28页 |
| 2.5 质量评价算法性能指标 | 第28-30页 |
| 2.6 本章小结 | 第30-32页 |
| 第三章 基于DCT特征和稀疏表示的无参考图像质量评价 | 第32-44页 |
| 3.1 引言 | 第32页 |
| 3.2 基于DCT特征和稀疏表示的NR-IQA | 第32-38页 |
| 3.2.1 提取DCT域NSS特征 | 第32-35页 |
| 3.2.2 训练稀疏表示字典 | 第35-36页 |
| 3.2.3 计算图像质量测度 | 第36-38页 |
| 3.3 算法实现步骤 | 第38-39页 |
| 3.4 实验结果及分析 | 第39-42页 |
| 3.4.1 实验环境及参数设置 | 第39-40页 |
| 3.4.2 对比实验结果与分析 | 第40-42页 |
| 3.5 本章小结 | 第42-44页 |
| 第四章 基于边缘信息的全参考图像质量评价 | 第44-54页 |
| 4.1 引言 | 第44页 |
| 4.2 基于边缘信息的FR-IQA | 第44-46页 |
| 4.2.1 边缘方向特征量 | 第44-45页 |
| 4.2.2 边缘强度特征量 | 第45-46页 |
| 4.2.3 对比度特征量 | 第46页 |
| 4.2.4 亮度特征量 | 第46页 |
| 4.3 算法实现步骤 | 第46-47页 |
| 4.4 实验结果及分析 | 第47-52页 |
| 4.4.1 实验环境及参数设置 | 第47-48页 |
| 4.4.2 对比实验结果与分析 | 第48-52页 |
| 4.5 本章小结 | 第52-54页 |
| 第五章 基于视觉显著性的全参考图像质量评价 | 第54-66页 |
| 5.1 引言 | 第54页 |
| 5.2 基于视觉显著性的FR-IQA | 第54-58页 |
| 5.2.1 基于频谱残差的视觉显著图 | 第54-55页 |
| 5.2.2 基于视觉注意的信噪比测度 | 第55-56页 |
| 5.2.3 基于视觉注意的结构相似性测度 | 第56-58页 |
| 5.3 算法实现步骤 | 第58-59页 |
| 5.4 实验结果及分析 | 第59-64页 |
| 5.4.1 实验环境及参数设置 | 第59-60页 |
| 5.4.2 对比实验结果与分析 | 第60-64页 |
| 5.5 本章小结 | 第64-66页 |
| 第六章 总结和展望 | 第66-68页 |
| 6.1 总结 | 第66页 |
| 6.2 展望 | 第66-68页 |
| 致谢 | 第68-70页 |
| 参考文献 | 第70-74页 |
| 作者简介 | 第74-75页 |
| 1.基本情况 | 第74页 |
| 2.教育背景 | 第74页 |
| 3.攻读硕士学位期间的研究成果 | 第74-75页 |