| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-12页 |
| 1.1 课题研究背景和研究意义 | 第8-9页 |
| 1.2 课题相关领域研究现状 | 第9-10页 |
| 1.3 论文的主要工作 | 第10页 |
| 1.4 论文的章节结构 | 第10-12页 |
| 第二章 视频单帧图像清晰度检测 | 第12-24页 |
| 2.1 视频质量检测 | 第12页 |
| 2.2 视频图像清晰度客观检测方法 | 第12-13页 |
| 2.3 视频图像相对模糊度客观检测算法 | 第13-16页 |
| 2.4 视频图像绝对模糊度客观检测算法 | 第16-22页 |
| 2.4.1 基于最小可察觉模糊的算法 | 第16-19页 |
| 2.4.2 算法性能分析 | 第19-22页 |
| 2.5 视频图像清晰度主观检测方法 | 第22-23页 |
| 2.5.1 图像库简介 | 第22-23页 |
| 2.5.2 主观清晰度检测 | 第23页 |
| 2.6 本章小结 | 第23-24页 |
| 第三章 两种视频单帧图像相对模糊度客观检测方法 | 第24-41页 |
| 3.1 基于频域和空域融合的视频图像相对模糊度客观检测方法 | 第24-31页 |
| 3.1.1 基于频域的视频图像相对模糊度检测算法 | 第25-26页 |
| 3.1.2 基于空域的视频图像相对模糊度检测算法 | 第26-27页 |
| 3.1.3 基于频域和空域融合的视频图像相对模糊度客观检测方法 | 第27-29页 |
| 3.1.4 算法性能分析 | 第29-31页 |
| 3.2 基于盲去模糊的视频图像相对模糊度客观检测方法 | 第31-40页 |
| 3.2.1 盲去模糊 | 第32-34页 |
| 3.2.2 显著性区域检测 | 第34-36页 |
| 3.2.3 基于结构相似度的视频图像模糊度检测算法 | 第36-38页 |
| 3.2.4 算法性能分析 | 第38-40页 |
| 3.3 本章小结 | 第40-41页 |
| 第四章 视频清晰度检测 | 第41-53页 |
| 4.1 视频帧运动目标检测 | 第41-42页 |
| 4.2 目标静止的视频清晰度检测 | 第42-45页 |
| 4.2.1 客观清晰度检测 | 第42-43页 |
| 4.2.2 主观清晰度检测 | 第43页 |
| 4.2.3 实验结果分析 | 第43-45页 |
| 4.3 目标运动的视频清晰度检测 | 第45-47页 |
| 4.3.1 客观清晰度检测 | 第45-46页 |
| 4.3.2 主观清晰度检测 | 第46页 |
| 4.3.3 实验结果分析 | 第46-47页 |
| 4.4 改进的视频清晰度客观检测方法 | 第47-52页 |
| 4.4.1 人车分类 | 第48-50页 |
| 4.4.2 人脸检测 | 第50-51页 |
| 4.4.3 车牌检测 | 第51页 |
| 4.4.4 改进后的视频清晰度检测实验结果分析 | 第51-52页 |
| 4.5 本章小结 | 第52-53页 |
| 第五章 总结与展望 | 第53-54页 |
| 5.1 总结 | 第53页 |
| 5.2 展望 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-58页 |
| 附录1 攻读硕士学位期间申请的专利 | 第58-59页 |
| 致谢 | 第59页 |
