| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 研究背景及研究意义 | 第10-11页 |
| 1.2 立体图像质量评价方法介绍 | 第11-14页 |
| 1.2.1 主观评价方法 | 第11-12页 |
| 1.2.2 客观评价方法 | 第12-14页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第14-15页 |
| 1.4 论文内容及结构安排 | 第15-17页 |
| 第2章 立体图像质量评价相关理论 | 第17-30页 |
| 2.1 人眼视觉系统及其特性 | 第17-22页 |
| 2.1.1 视觉系统基本特性 | 第17-19页 |
| 2.1.2 双眼视差 | 第19-21页 |
| 2.1.3 立体深度 | 第21-22页 |
| 2.2 视频图像编解码问题 | 第22-23页 |
| 2.2.1 量化过程 | 第22-23页 |
| 2.2.2 运动估计 | 第23页 |
| 2.3 尺度不变特征转换算法 | 第23-26页 |
| 2.3.1 高斯金字塔 | 第24页 |
| 2.3.2 高斯差分 | 第24-26页 |
| 2.4 结构相似度质量评价方法 | 第26-29页 |
| 2.4.1 单帧图像评价方法 | 第26页 |
| 2.4.2 单帧加权图像评价方法 | 第26-28页 |
| 2.4.3 单视点图像质量评价方法 | 第28页 |
| 2.4.4 双视点图像质量评价方法 | 第28-29页 |
| 2.5 小结 | 第29-30页 |
| 第3章 基于 PSNR 的立体图像质量评价方法 | 第30-36页 |
| 3.1 概述 | 第30页 |
| 3.2 PSNR 评价方法 | 第30-31页 |
| 3.3 符合人眼视觉感知特性的改进 PSNR 方法 | 第31-35页 |
| 3.3.1 加权均值滤波函数 | 第32页 |
| 3.3.2 隶属度函数 | 第32页 |
| 3.3.3 滑动窗函数 | 第32-35页 |
| 3.4 小结 | 第35-36页 |
| 第4章 基于注意模型的全参考图像质量评价方法 | 第36-41页 |
| 4.1 概述 | 第36页 |
| 4.2 经典显著图算法 | 第36-39页 |
| 4.2.1 Itti 视觉注意模型 | 第36-38页 |
| 4.2.2 光谱剩余模型 | 第38-39页 |
| 4.3 基于注意模型的全参考图像质量评价方法 | 第39-40页 |
| 4.4 小结 | 第40-41页 |
| 第5章 仿真实验与结果分析 | 第41-59页 |
| 5.1 概述 | 第41页 |
| 5.2 测试图像 | 第41-44页 |
| 5.2.1 立体图像 | 第41页 |
| 5.2.2 LIVE 图像 | 第41-44页 |
| 5.3 实验结果及分析 | 第44-58页 |
| 5.3.1 基于 PSNR 的立体图像质量评价方法的结果及分析 | 第45-50页 |
| 5.3.2 基于注意模型的全参考图像质量评价方法的结果及分析 | 第50-58页 |
| 5.4 小结 | 第58-59页 |
| 第6章 总结与展望 | 第59-60页 |
| 6.1 全文总结 | 第59页 |
| 6.2 研究展望 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-63页 |
| 作者简介及在学期间所取得的科研成果 | 第63-64页 |
| 致谢 | 第64页 |
