首页--工业技术论文--自动化技术、计算机技术论文--计算技术、计算机技术论文--计算机的应用论文--信息处理(信息加工)论文--模式识别与装置论文

真实相机图像清晰度评价方法研究

Acknowledgements第3-4页
Abstract第4页
摘要第5页
中文部分第5-15页
    1 课题的研究背景与意义第5-6页
    2 研究现状第6-7页
    3 图像质量评价性能指标第7-9页
    4 真实相机图像清晰度的无参考质量评价算法第9-12页
        4.1 三组感知特征的提取第9-12页
            4.1.1 自由能理论特征第9-11页
            4.1.2 对比度特征第11页
            4.1.3 训练模型第11-12页
    5 实验结果及分析第12-14页
        5.1 实验设置第12页
        5.2 性能分析第12-14页
    6 小结第14-15页
英文部分第15-51页
    Acronyms第18-19页
    Chapter 1 Introduction第19-22页
        1.1 Objectives第19-20页
        1.2 Research Status of Image Quality Assessment第20-21页
        1.3 Organization of This Thesis第21-22页
    Chapter 2 Characteristics of the Human Visual System第22-26页
        2.1 Introduction第22页
        2.2 Visual Physiology第22-23页
        2.3 Physical Characteristics第23页
        2.4 Central and Peripheral Vision第23-24页
        2.5 Adaptation to Light第24页
        2.6 Contrast Sensitivity Functions第24-25页
        2.7 Masking第25页
        2.8 Summary第25-26页
    Chapter 3 Image Quality Factors第26-32页
        3.1 Sharpness第27页
        3.2 Noise第27-28页
        3.3 Contrast第28-30页
        3.4 Color Distortion第30-31页
        3.5 Dynamic Range第31页
        3.6 Summary第31-32页
    Chapter 4 Study of the State-of-the-art Image Sharpness Metrics第32-39页
        4.1 Review of the Existing Objective Image Sharpness Metrics第32-33页
        4.2 Image Quality Database第33-35页
        4.3 Criteria for Performance Evaluation第35-36页
        4.4 Experimental Results and Analysis第36-38页
            4.4.1 Performance Evaluation第36-38页
            4.4.2 Analysis on the Experimental Results第38页
        4.5 Summary第38-39页
    Chapter 5 Proposed Image Sharpness Metric for Real Camera Images第39-50页
        5.1 Proposed Sharpness Metric第39-43页
            5.1.1 FISH Sharpness Evaluation Model第39-40页
            5.1.2 Free Energy Theory第40-41页
            5.1.3 Contrast第41-42页
            5.1.4 Model Training第42-43页
        5.2 Performance on Real Camera Images第43-49页
            5.2.1 Experiment Setting第43-44页
            5.2.2 Comparison with The State-of-the-art Image Sharpness Metrics第44-45页
            5.2.3 Comparison with the State-of-the-art General Purpose NR Image Quality Metrics第45-47页
            5.2.4 Impact of Training Images第47-48页
            5.2.5 Evaluation of Components第48-49页
        5.3 Summary第49-50页
    Chapter 6 Conclusion第50-51页
References第51-58页
作者简历第58-60页
学位论文数据集第60页

论文共60页,点击 下载论文
上一篇:复杂环境下的实时目标跟踪算法研究
下一篇:图像特征提取在人脸识别中的应用