图像的噪声和块效应评价
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第12-20页 |
| 1.1 本文的研究背景与意义 | 第12-14页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第12-13页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第13-14页 |
| 1.2 国内外的研究现状 | 第14-17页 |
| 1.2.1 图像噪声评价的研究现状 | 第14-16页 |
| 1.2.2 图像块效应评价的研究现状 | 第16-17页 |
| 1.3 本文的主要工作 | 第17-18页 |
| 1.4 本文的结构安排 | 第18-20页 |
| 2 图像噪声基础及经典噪声估计算法 | 第20-29页 |
| 2.1 数字图像中的噪声 | 第20-23页 |
| 2.1.1 噪声的概念和类型 | 第20-21页 |
| 2.1.2 常见的噪声模型 | 第21-23页 |
| 2.2 经典噪声估计算法 | 第23-28页 |
| 2.2.1 基于PCA和维度选择的噪声估计算法 | 第23-25页 |
| 2.2.2 基于自适应图像块划分的图像噪声评价 | 第25-28页 |
| 2.3 本章小结 | 第28-29页 |
| 3 图像块效应基础及经典块效应评价算法 | 第29-36页 |
| 3.1 图像压缩中的块效应 | 第29-33页 |
| 3.1.1 图像压缩 | 第29-30页 |
| 3.1.2 基于DCT的编码方法 | 第30-31页 |
| 3.1.3 图像块效应产生的原因 | 第31-33页 |
| 3.2 图像块效应的经典评价算法 | 第33-35页 |
| 3.2.1 基于斜率均方差的块效应评价算法 | 第33-34页 |
| 3.2.2 基于压缩感知的块效应评价算法 | 第34-35页 |
| 3.3 本章小结 | 第35-36页 |
| 4 基于BM3D的图像噪声方差分段估计 | 第36-51页 |
| 4.1 算法描述 | 第36-37页 |
| 4.2 算法内容 | 第37-46页 |
| 4.2.1 初步估计噪声方差 | 第37-39页 |
| 4.2.2 BM3D滤波 | 第39-40页 |
| 4.2.3 图像NSS特征提取 | 第40-43页 |
| 4.2.4 基于局部均值的噪声评估 | 第43-46页 |
| 4.3 实验仿真 | 第46-50页 |
| 4.3.1 实验运行环境 | 第46页 |
| 4.3.2 测试数据集及对比算法 | 第46-48页 |
| 4.3.3 性能指标 | 第48页 |
| 4.3.4 结果分析 | 第48-50页 |
| 4.4 本章小结 | 第50-51页 |
| 5 融合人眼掩蔽效应和图像梯度的块效应评价方法 | 第51-63页 |
| 5.1 算法描述 | 第51-52页 |
| 5.2 算法内容 | 第52-58页 |
| 5.2.1 图像块效应映射图 | 第52-54页 |
| 5.2.2 图像的纹理掩蔽效应 | 第54-56页 |
| 5.2.3 图像亮度掩蔽效应 | 第56-57页 |
| 5.2.4 图像块效应的强度估计 | 第57-58页 |
| 5.3 实验仿真 | 第58-61页 |
| 5.3.1 测试数据集及对比算法 | 第59页 |
| 5.3.2 对比的性能指标 | 第59-60页 |
| 5.3.3 实验参数设置以及结果分析 | 第60-61页 |
| 5.4 本章小结 | 第61-63页 |
| 6 总结与展望 | 第63-65页 |
| 6.1 本文的主要工作 | 第63-64页 |
| 6.2 未来工作展望 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 个人简历、在校期间发表的学术论文与研究成果 | 第70页 |
