| 摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4页 |
| 第一章 研究背景介绍 | 第11-17页 |
| 1.1 研究背景 | 第11-12页 |
| 1.2 主观视频图像质量评价背景介绍 | 第12-13页 |
| 1.3 客观视频及图像质量评价背景介绍 | 第13-16页 |
| 1.4 论文结构 | 第16-17页 |
| 第二章 视频主观质量评测系统及软件设计 | 第17-37页 |
| 2.1 主观视频质量测试目的与用途 | 第17-18页 |
| 2.2 主观视频质量测试工具集搭建 | 第18页 |
| 2.3 主观视频质量测试方法与过程 | 第18-24页 |
| 2.3.1 视频源选取 | 第18-20页 |
| 2.3.2 测试序列 | 第20-21页 |
| 2.3.3 主观测试方法选取 | 第21-22页 |
| 2.3.4 测试工具设备人员及环境 | 第22页 |
| 2.3.5 测试流程 | 第22-23页 |
| 2.3.6 数据归一化 | 第23-24页 |
| 2.4 主观视频质量测试研究报告 | 第24-36页 |
| 2.4.1 分辨率对 Mos 值的影响 | 第24-26页 |
| 2.4.2 终端物理尺寸对 Mos 值的影响 | 第26-29页 |
| 2.4.3 码率对 Mos 值的影响 | 第29-34页 |
| 2.4.4 最优编码参数配置 | 第34-36页 |
| 2.5 本章小结 | 第36-37页 |
| 第三章 基于损伤特征的移动终端客观视频质量评价 | 第37-47页 |
| 3.1 研究目的与用途 | 第37-38页 |
| 3.2 系统流程图 | 第38页 |
| 3.3 Matlab 版算法验证工具 | 第38-39页 |
| 3.4 移动端测试工具集 | 第39-40页 |
| 3.4.1 截屏机制 | 第39页 |
| 3.4.2 软件实现框架 | 第39页 |
| 3.4.3 软件使用流程 | 第39-40页 |
| 3.5 损伤特征提取算法介绍 | 第40-42页 |
| 3.5.1 块效应检测 | 第40-41页 |
| 3.5.2 模糊检测 | 第41-42页 |
| 3.5.3 噪声检测 | 第42页 |
| 3.6 支持向量机分类器 | 第42页 |
| 3.7 性能测试 | 第42-46页 |
| 3.7.1 损伤特征与主观分值的相关性 | 第43-45页 |
| 3.7.2 预测分值与主观分值的相关性 | 第45-46页 |
| 3.8 本章小结 | 第46-47页 |
| 第四章 基于自然统计特性的客观质量评价算法研究 | 第47-62页 |
| 4.1 自然统计特性方法背景介绍 | 第47页 |
| 4.2 自然统计特性直方图特征 | 第47-49页 |
| 4.2.1 图像预处理 | 第48页 |
| 4.2.2 自然统计特性直方图特征提取 | 第48-49页 |
| 4.3 深度信念网络分类器 | 第49-53页 |
| 4.3.1 深度信念网络训练过程 | 第50-51页 |
| 4.3.2 深度信念网络设计 | 第51-53页 |
| 4.4 性能测试 | 第53-61页 |
| 4.4.1 分布直方图特征与广义高斯分布系数的性能比较 | 第53-54页 |
| 4.4.2 直方图维度分析 | 第54-55页 |
| 4.4.3 数据库划分分析 | 第55-56页 |
| 4.4.4 截取区域对性能的影响分析 | 第56-57页 |
| 4.4.5 直方图特征结合 DBN 的泛化能力 | 第57-58页 |
| 4.4.6 总体性能 | 第58-60页 |
| 4.4.7 算法复杂度 | 第60-61页 |
| 4.5 本章小结 | 第61-62页 |
| 第五章 结束语 | 第62-64页 |
| 5.1 主要工作与创新点 | 第62页 |
| 5.2 后续研究工作 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-67页 |
| 附录 1 | 第67-72页 |
| 附录 2 | 第72-77页 |
| 致谢 | 第77-78页 |
| 攻读硕士学位期间已发表或录用的论文 | 第78-80页 |