全参考图像质量评价算法研究
| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 缩略语对照表 | 第11-14页 |
| 第一章 绪论 | 第14-20页 |
| 1.1 课题选择背景及意义 | 第14-15页 |
| 1.2 图像质量评价研究现状 | 第15-17页 |
| 1.3 本文研究任务及结构 | 第17-20页 |
| 第二章 图像质量评价 | 第20-30页 |
| 2.1 图像质量评价 | 第20-24页 |
| 2.1.1 S-IQA方法 | 第20-22页 |
| 2.1.2 O-IQA方法 | 第22-24页 |
| 2.2 LIVE图像数据库II | 第24-27页 |
| 2.2.1 数据库相关图像 | 第24-27页 |
| 2.2.2 LIVE-ID II图像DMOS | 第27页 |
| 2.3 O-IQA准确性的评价指标 | 第27-29页 |
| 2.3.1 DMOS与O-IQA散点图 | 第27-28页 |
| 2.3.2 传统O-IQA性能量化指标 | 第28-29页 |
| 2.4 本章小结 | 第29-30页 |
| 第三章 失真图像类型判别 | 第30-40页 |
| 3.1 图像失真类型及特点 | 第30-32页 |
| 3.1.1 振铃效应 | 第30页 |
| 3.1.2 块效应失真 | 第30-31页 |
| 3.1.3 噪声失真 | 第31页 |
| 3.1.4 模糊失真 | 第31-32页 |
| 3.2 图像降质模型 | 第32-34页 |
| 3.2.1 图像降质数学模型 | 第32-33页 |
| 3.2.2 图像二维离散降质模型 | 第33-34页 |
| 3.3 失真图像类型判别 | 第34-38页 |
| 3.4 本章小结 | 第38-40页 |
| 第四章 基于wn失真的FR O-IQA | 第40-56页 |
| 4.1 结构相似度图像质量评价 | 第40-42页 |
| 4.1.1 结构相似度 | 第40-41页 |
| 4.1.2 结构相似度特性 | 第41-42页 |
| 4.2 ESSIM评价指标 | 第42-47页 |
| 4.2.1 图像边缘检测 | 第42-45页 |
| 4.2.2 ESSIM思想及实验验证 | 第45-47页 |
| 4.3 wn失真图像的FR O-IQA | 第47-49页 |
| 4.3.1wn失真图像 | 第47页 |
| 4.3.2wn失真图像的FR O-IQA | 第47-49页 |
| 4.4 基于wn失真的FR O-IQA | 第49-54页 |
| 4.4.1 算法思想 | 第49-51页 |
| 4.4.2 实验结果及分析 | 第51-54页 |
| 4.5 本章小结 | 第54-56页 |
| 第五章 基于平坦背景区域抑制的FR O-IQA | 第56-72页 |
| 5.1 梯度幅度相似度 | 第56-62页 |
| 5.1.1 梯度幅度相似图 | 第56-60页 |
| 5.1.2 梯度幅度相似度偏差 | 第60-62页 |
| 5.2 平坦背景区域抑制 | 第62-65页 |
| 5.2.1 图像分割 | 第62-63页 |
| 5.2.2 基于图像分割的平坦背景区域抑制 | 第63-65页 |
| 5.3 基于平坦背景区域抑制的FR O-IQA | 第65-71页 |
| 5.3.1 算法思想 | 第65-67页 |
| 5.3.2 实验及结果分析 | 第67-71页 |
| 5.4 本章小结 | 第71-72页 |
| 第六章 总结与展望 | 第72-74页 |
| 参考文献 | 第74-78页 |
| 致谢 | 第78-80页 |
| 作者简介 | 第80-81页 |
| 1.基本情况 | 第80页 |
| 2.教育背景 | 第80页 |
| 3.攻读硕士学位期间的研究成果 | 第80-81页 |
