数字图像分割和质量评价方法的研究
| 独创性声明 | 第1页 |
| 学位论文版权使用授权书 | 第3-4页 |
| 中文摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-12页 |
| ·概述 | 第8-10页 |
| ·图像分割概述 | 第8-9页 |
| ·图像质量评价概述 | 第9-10页 |
| ·本文主要工作 | 第10-12页 |
| 第二章 数字图像处理概述 | 第12-22页 |
| ·数字图像处理技术 | 第12-17页 |
| ·数字图像处理技术范畴 | 第13-15页 |
| ·数字图像处理的基本原理 | 第15-17页 |
| ·数字图像处理的内容和方法 | 第17页 |
| ·数字图像处理应用简介 | 第17-18页 |
| ·数字图像处理的优点 | 第18-19页 |
| ·数学形态学与数字图像处理 | 第19-22页 |
| 第三章 图像分割和椭圆检测 | 第22-46页 |
| ·常用的图像分割方法 | 第23-31页 |
| ·并行分割技术 | 第24-29页 |
| ·串行边界分割技术 | 第29-31页 |
| ·其他图像分割方法 | 第31-33页 |
| ·基于模糊集理论的方法 | 第31-32页 |
| ·基于神经网络的方法 | 第32-33页 |
| ·基于形态学的椭圆检测方法 | 第33-44页 |
| ·形态学基本理论 | 第33-35页 |
| ·椭圆的性质 | 第35-38页 |
| ·椭圆提取算法 | 第38-40页 |
| ·实验及结果分析 | 第40-44页 |
| ·结论 | 第44页 |
| ·分割评价 | 第44-46页 |
| 第四章 图像质量评价 | 第46-64页 |
| ·图像质量评价的现状 | 第46-47页 |
| ·主观评价方法 | 第47-49页 |
| ·主观评价时需要注意的几个问题： | 第47-48页 |
| ·主观评价方法 | 第48-49页 |
| ·常用的客观评价方法 | 第49-51页 |
| ·MSE图像均方误差 | 第49-50页 |
| ·PSNR峰值信噪比 | 第50页 |
| ·PMSE感知均方误差 | 第50-51页 |
| ·HVS模型评价方法 | 第51-55页 |
| ·视觉基本特性 | 第51-53页 |
| ·基于视觉感知的图像质量评价方法 | 第53-54页 |
| ·基于视觉兴趣的图像质量评价方法 | 第54-55页 |
| ·基于形态学梯度的图像质量评价方法 | 第55-63页 |
| ·图像灰度函数的梯度幅度值 | 第55-61页 |
| ·实验结果及分析 | 第61-62页 |
| ·结论 | 第62-63页 |
| ·图像质量评价的发展趋向 | 第63-64页 |
| 第五章 结论与展望 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-70页 |
| 致谢 | 第70页 |
