| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-20页 |
| ·研究的意义以及背景 | 第11页 |
| ·图像质量评价方法的分类 | 第11-15页 |
| ·图像质量主观评价方法 | 第12-13页 |
| ·图像质量客观评价方法 | 第13-15页 |
| ·全参考及无参考图像质量评价国内外研究现状 | 第15-17页 |
| ·全参考图像质量客观评价算法的发展 | 第15-17页 |
| ·基于自然统计学理论的图像质量评价结果评测 | 第17页 |
| ·本文的主要创新点 | 第17-18页 |
| ·本文的主要工作以及组织结构 | 第18-20页 |
| 第二章 几种流行的全参考图像质量评价算法模型 | 第20-28页 |
| ·UQI 模型（Universal Qualiy Index） | 第20-23页 |
| ·SSIM 模型（Structral Similarity Model Index） | 第23-24页 |
| ·IFC 模型（Information Fidelity Criteria） | 第24-26页 |
| ·VIF 模型（Visual Information Fidelity） | 第26-27页 |
| ·几种模型之间的比较分析 | 第27页 |
| ·小结 | 第27-28页 |
| 第三章 衡量图像质量评价算法性能的具体方法 | 第28-35页 |
| ·皮尔逊相关系数以及斯皮尔曼相关系数 | 第28-31页 |
| ·皮尔逊相关系数（Pearson Correlation Coefficient，CC） | 第28-29页 |
| ·斯皮尔曼序列相关系数（Spearman Rank Order Correlation Coefficient，SROCC） | 第29-30页 |
| ·两种相关系数的对比 | 第30-31页 |
| ·LIVE 图像数据库的介绍 | 第31-34页 |
| ·参考图像以及失真图像库 | 第31-32页 |
| ·图像数据库中的主观评价分数 | 第32-34页 |
| ·小结 | 第34-35页 |
| 第四章 基于兴趣区域的图像质量评价 | 第35-43页 |
| ·基于结构对比度的图像兴趣区域分块 | 第35-38页 |
| ·策略提出的思路 | 第35页 |
| ·分块策略提出的具体步骤以及阈值的选择 | 第35-38页 |
| ·基于兴趣区域的SSIM 改进 | 第38-40页 |
| ·实验结果与分析 | 第40-42页 |
| ·实验图像的选择以及实验结果 | 第40-42页 |
| ·实验结果的分析与总结 | 第42页 |
| ·小结 | 第42-43页 |
| 第五章 基于Contourlet 的图像质量评价算法 | 第43-57页 |
| ·Contourlet 变换 | 第43-52页 |
| ·Contourlet 变换简介 | 第43-45页 |
| ·拉普拉斯金字塔变换 | 第45-47页 |
| ·高斯金字塔变换 | 第45-46页 |
| ·由高斯金字塔变换到拉普拉斯金字塔变换 | 第46-47页 |
| ·方向滤波器（DFB） | 第47-50页 |
| ·图像的Contourlet 变换 | 第50-52页 |
| ·基于Contourlet 的图像质量评价算法 | 第52-55页 |
| ·算法的改进思路 | 第52页 |
| ·图像分解尺度的选择 | 第52-54页 |
| ·基于Contourlet 图像质量评价算法模型的提出 | 第54-55页 |
| ·实验结果以及结论 | 第55-56页 |
| ·评价图像的选取 | 第55页 |
| ·实验结果与分析 | 第55-56页 |
| ·小结 | 第56-57页 |
| 第六章 总结与展望 | 第57-59页 |
| ·全文总结以及进一步的工作 | 第57-58页 |
| ·全文的工作总结 | 第57页 |
| ·进一步的研究工作 | 第57-58页 |
| ·展望未来 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第64页 |
