基于迁移学习的图像质量评价
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 符号对照表 | 第10-11页 |
| 缩略语对照表 | 第11-14页 |
| 第一章 绪论 | 第14-18页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第14-15页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第15-16页 |
| 1.3 研究内容与文章架构 | 第16-18页 |
| 1.3.1 论文的研究内容 | 第16页 |
| 1.3.2 文章架构 | 第16-18页 |
| 第二章 图像质量评价综述 | 第18-24页 |
| 2.1 主观图像质量评价 | 第18页 |
| 2.2 客观图像质量评价 | 第18-19页 |
| 2.3 衡量标准 | 第19-21页 |
| 2.4 图像质量评价数据库 | 第21-23页 |
| 2.5 小结 | 第23-24页 |
| 第三章 基于层级衰减特性的图像质量评价 | 第24-42页 |
| 3.1 基于层级衰减特性质量评价概述 | 第24-25页 |
| 3.2 图像像质量层级衰减特性 | 第25-26页 |
| 3.3 层级特征提取 | 第26-34页 |
| 3.3.1 局部结构特征提取 | 第26-29页 |
| 3.3.2 高层语义特征提取 | 第29-32页 |
| 3.3.3 层级特征建立 | 第32-34页 |
| 3.4 实验分析 | 第34-41页 |
| 3.4.1 特征分析 | 第34-36页 |
| 3.4.2 算法性能分析 | 第36-39页 |
| 3.4.3 交叉验证 | 第39-41页 |
| 3.5 小结 | 第41-42页 |
| 第四章 基于特征迁移的图像质量评价 | 第42-56页 |
| 4.1 迁移学习的应用 | 第42-43页 |
| 4.2 特征迁移 | 第43-44页 |
| 4.3 基于图像等级的特征迁移方法 | 第44-55页 |
| 4.3.1 图像噪声等级分类的网络结构 | 第47-50页 |
| 4.3.2 特征分析和实验分析 | 第50-55页 |
| 4.4 小结 | 第55-56页 |
| 第五章 基于联合特征的图像质量评价 | 第56-64页 |
| 5.1 特征提取 | 第56-58页 |
| 5.2 性能分析 | 第58-61页 |
| 5.3 交叉验证 | 第61-63页 |
| 5.4 小结 | 第63-64页 |
| 第六章 总结与展望 | 第64-66页 |
| 6.1 总结 | 第64页 |
| 6.2 展望 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-70页 |
| 致谢 | 第70-72页 |
| 作者简介 | 第72-73页 |
