基于结构相似度的图像质量评价方法研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-7页 |
| 图表目录 | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第8-12页 |
| ·研究背景及意义 | 第8-9页 |
| ·图像质量评价方法概述 | 第9-10页 |
| ·研究现状 | 第10-11页 |
| ·本文主要研究工作 | 第11页 |
| ·本文结构 | 第11-12页 |
| 第2章 基础理论 | 第12-18页 |
| ·基本概念 | 第12-14页 |
| ·数字图像处理与小波变换 | 第14-15页 |
| ·人类视觉系统特性 | 第15-17页 |
| ·小结 | 第17-18页 |
| 第3章 图像质量评价技术分析 | 第18-27页 |
| ·图像质量评价的一般流程 | 第18-22页 |
| ·评价流程 | 第18-19页 |
| ·汇聚策略 | 第19-21页 |
| ·算法评价指标 | 第21-22页 |
| ·图像质量评价分类方法 | 第22-26页 |
| ·MSE╱PSNR | 第22-24页 |
| ·基于HVS的评价模型 | 第24页 |
| ·其它方法 | 第24-26页 |
| ·存在的问题 | 第26页 |
| ·小结 | 第26-27页 |
| 第4章 基于小波分解的结构相似度改进算法 | 第27-38页 |
| ·算法总体设计思想 | 第27-29页 |
| ·基于区域划分的方法 | 第29-33页 |
| ·算法描述 | 第29页 |
| ·算法实现 | 第29-32页 |
| ·算法分析 | 第32-33页 |
| ·实验结果及分析 | 第33-36页 |
| ·实验简介 | 第33页 |
| ·实验结果 | 第33-36页 |
| ·小结 | 第36-38页 |
| 第5章 基于图像内容加权的改进算法 | 第38-51页 |
| ·算法立论依据 | 第38-39页 |
| ·基于图像内容加权的方法 | 第39-43页 |
| ·算法描述 | 第39-40页 |
| ·算法实现 | 第40-41页 |
| ·加权函数选取 | 第41-42页 |
| ·修正结构分量 | 第42页 |
| ·算法分析 | 第42-43页 |
| ·实验结果 | 第43-45页 |
| ·其它方案考虑 | 第45-47页 |
| ·小波域加权 | 第45-46页 |
| ·调整结构分量 | 第46页 |
| ·构建新的评价式 | 第46-47页 |
| ·一组测试例子 | 第47-50页 |
| ·小结 | 第50-51页 |
| 第6章 总结与展望 | 第51-53页 |
| ·本文工作总结 | 第51页 |
| ·工作展望 | 第51-53页 |
| 参考文献 | 第53-56页 |
| 致谢 | 第56页 |
