| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 目录 | 第6-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-12页 |
| ·数字半色调技术的目的及意义 | 第8-9页 |
| ·数字半色调技术的研究现状 | 第9-10页 |
| ·图像质量评价方法 | 第10-11页 |
| ·本文研究内容 | 第11-12页 |
| 第二章 数字半色调算法的概述 | 第12-22页 |
| ·数字半色调的基本理论 | 第12-15页 |
| ·图像的数字化表示 | 第12-13页 |
| ·数字半色调技术的基本原理 | 第13-15页 |
| ·几种常见的数字半色调算法 | 第15-20页 |
| ·模板法 | 第15-16页 |
| ·直接二值搜索法 | 第16页 |
| ·误差扩散法 | 第16-18页 |
| ·点扩散法 | 第18-20页 |
| ·本章小结 | 第20-22页 |
| 第三章 人类视觉系统及边缘检测 | 第22-32页 |
| ·人类视觉系统 | 第22-23页 |
| ·人眼的成像原理 | 第22-23页 |
| ·人类视觉系统模型（HUMAN VISUAL SYSTEM MODEL） | 第23-28页 |
| ·亮度阈值 | 第23-25页 |
| ·视觉的空间频率掩蔽性 | 第25页 |
| ·几种常用的 HVS 模型 | 第25-28页 |
| ·图像的边缘检测 | 第28-30页 |
| ·边缘检测的原理 | 第28页 |
| ·常见的边缘检测算子 | 第28-30页 |
| ·本章小结 | 第30-32页 |
| 第四章 基于 HVS 模型及边缘检测的点扩散算法 | 第32-44页 |
| ·基于 HVS 模型及边缘检测的点扩散算法原理 | 第32-41页 |
| ·图像增强 | 第32-33页 |
| ·Mese-参数矩阵 | 第33-37页 |
| ·基于 HVS 模型及边缘检测点扩散算法 | 第37-41页 |
| ·实验结果分析 | 第41-43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 第五章 数字图像质量的评价 | 第44-60页 |
| ·图像质量的主观评价方法 | 第44-46页 |
| ·图像质量的客观评价方法 | 第46-52页 |
| ·无参考图像质量评价方法 | 第46-48页 |
| ·部分参考图像质量评价方法 | 第48-50页 |
| ·完全参考图像质量评价方法 | 第50-52页 |
| ·基于 HVS 的结构相似度评价方法 | 第52-56页 |
| ·图像相似度建模 | 第52-53页 |
| ·视觉敏感度参数 | 第53-55页 |
| ·基于 HVS 的结构相似度图像评价质量方法 | 第55-56页 |
| ·实验结果与分析 | 第56-59页 |
| ·客观图像质量评价方法结果对比 | 第56-59页 |
| ·本章小结 | 第59-60页 |
| 第六章 总结与展望 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文及科研成果 | 第66-67页 |