| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-15页 |
| ·研究背景与意义 | 第7-8页 |
| ·国内外研究现状 | 第8-12页 |
| ·主观图像质量评价方法 | 第8-9页 |
| ·全参考图像质量评价方法 | 第9-10页 |
| ·部分参考图像质量评价方法 | 第10-11页 |
| ·无参考图像质量评价方法 | 第11-12页 |
| ·图像质量评价方法的性能指标 | 第12-13页 |
| ·主观评价指标 | 第12-13页 |
| ·客观评价指标 | 第13页 |
| ·本文的研究工作及章节安排 | 第13-15页 |
| 第二章 模糊及广义回归神经网络简介 | 第15-23页 |
| ·人工神经网络 | 第15-19页 |
| ·人工神经网络简介 | 第15-16页 |
| ·广义回归神经网络 | 第16-19页 |
| ·模糊理论 | 第19-20页 |
| ·模糊广义回归神经网络 | 第20-21页 |
| ·Fuzzy-GRNN概述 | 第20页 |
| ·基于Fuzzy-GRNN的无参考图像质量评价模型 | 第20-21页 |
| ·本章总结 | 第21-23页 |
| 第三章 基于轮廓波变换的无参考图像质量评价 | 第23-39页 |
| ·轮廓波变换简介 | 第23-25页 |
| ·自然图像统计特性和轮廓波变换 | 第25-27页 |
| ·自然图像轮廓波域统计特性 | 第25页 |
| ·失真图像轮廓波域统计特性 | 第25-27页 |
| ·基于Contourlet和GRNN的无参考图像质量评价方法 | 第27-35页 |
| ·GRNN中平滑参数δ的选取 | 第27-29页 |
| ·实验平台 | 第29页 |
| ·实验结果 | 第29-30页 |
| ·实验结果分析 | 第30-35页 |
| ·基于Contourlet和Fuzzy-GRNN的无参考图像质量评价方法 | 第35-37页 |
| ·实验结果 | 第35-36页 |
| ·实验结果分析 | 第36页 |
| ·优缺点分析 | 第36-37页 |
| ·本章小结 | 第37-39页 |
| 第四章 基于非下采样轮廓波变换的无参考图像质量评价 | 第39-51页 |
| ·非下采样轮廓波变换简介 | 第39-40页 |
| ·自然图像统计特性和非下采样轮廓波变换 | 第40-42页 |
| ·基于NSCT和GRNN的无参考图像质量评价方法 | 第42-45页 |
| ·实验结果 | 第42-43页 |
| ·实验结果分析 | 第43-45页 |
| ·基于NSCT和Fuzzy-GRNN的无参考图像质量评价方法 | 第45-49页 |
| ·实验流程 | 第45-46页 |
| ·实验结果 | 第46-48页 |
| ·实验结果分析 | 第48-49页 |
| ·无参考图像质量评价方法总结分析 | 第49-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 第五章 主要结论与展望 | 第51-53页 |
| ·主要结论 | 第51页 |
| ·展望 | 第51-53页 |
| 致谢 | 第53-55页 |
| 参考文献 | 第55-59页 |
| 附录:作者在攻读硕士学位期间发表的论文 | 第59页 |
