基于PLSA的无参考图像质量评价
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-16页 |
| ·课题研究背景 | 第11-13页 |
| ·图像质量评价的研究背景 | 第11页 |
| ·无参考型图像质量评价的意义 | 第11-13页 |
| ·无参考型图像质量评价的研究现状 | 第13-14页 |
| ·本文所做的工作及论文结构 | 第14-16页 |
| 第2章 PLSA与图像质量评价 | 第16-35页 |
| ·PLSA简介 | 第16-22页 |
| ·潜在语义 | 第16-17页 |
| ·潜在语义空间的构建 | 第17-20页 |
| ·EM算法 | 第20页 |
| ·文本分类的实现流程 | 第20-22页 |
| ·潜在语义与图像的认知 | 第22-26页 |
| ·潜在语义与图像场景分类 | 第22-24页 |
| ·潜在语义与图像质量评价 | 第24-26页 |
| ·基于PLSA的无参考客观图像质量评价 | 第26-30页 |
| ·潜在语义空间的构建 | 第28-29页 |
| ·图像质量的评价标准 | 第29-30页 |
| ·图像质量评价算法的性能 | 第30-35页 |
| ·客观图像质量评价的性能评估准则 | 第30-33页 |
| ·测试图库 | 第33-35页 |
| 第3章 基于PLSA的模糊图像质量评价 | 第35-50页 |
| ·底层模糊特征提取 | 第35-39页 |
| ·模糊图像的特点 | 第35-36页 |
| ·特征提取的总体思路 | 第36页 |
| ·算法的实现流程 | 第36-38页 |
| ·算法的验证 | 第38-39页 |
| ·基于PLSA的模糊图像质量评价算法 | 第39-43页 |
| ·算法实现流程 | 第39-40页 |
| ·训练图集与测试图集 | 第40-41页 |
| ·视觉单词 | 第41-42页 |
| ·构建潜在语义空间及质量评价 | 第42-43页 |
| ·实验结果及评价算法性能评估 | 第43-49页 |
| ·PLSA模型参数分布 | 第43-46页 |
| ·算法性能评估及分析 | 第46-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 第4章 基于PLSA的高斯噪声图像质量评价 | 第50-61页 |
| ·底层高斯噪声特征提取 | 第50-53页 |
| ·特征提取的总体思路 | 第50-52页 |
| ·算法的实现流程 | 第52-53页 |
| ·算法的验证 | 第53页 |
| ·基于PLSA的高斯噪声图像质量评价算法 | 第53-55页 |
| ·实验结果及评价算法性能评估 | 第55-60页 |
| ·PLSA模型参数分布 | 第55-57页 |
| ·算法性能评估及分析 | 第57-60页 |
| ·本章小结 | 第60-61页 |
| 第5章 针对多失真类型的图像质量评价 | 第61-73页 |
| ·前言 | 第61页 |
| ·算法的总体设计思想 | 第61-63页 |
| ·实验结果及算法性能评估 | 第63-72页 |
| ·对特定失真进行测试 | 第63-70页 |
| ·高斯噪声图像与模糊图像混合后测试 | 第70-72页 |
| ·本章小结 | 第72-73页 |
| 第6章 总结与展望 | 第73-75页 |
| ·总结 | 第73页 |
| ·展望 | 第73-75页 |
| 参考文献 | 第75-79页 |
| 致谢 | 第79页 |
