| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 课题背景和意义 | 第9-10页 |
| 1.2 图像质量评价研究现状 | 第10-12页 |
| 1.3 色调映射图像质量评价 | 第12-13页 |
| 1.4 相似性策略 | 第13页 |
| 1.5 本文主要研究内容和结构 | 第13-15页 |
| 第二章 图像质量评价方法概述 | 第15-25页 |
| 2.1 图像的主观质量评价方法 | 第15-17页 |
| 2.1.1 评价方法环境 | 第15页 |
| 2.1.2 图像主观质量评价方法 | 第15-17页 |
| 2.2 图像客观质量评价 | 第17-20页 |
| 2.2.1 峰值信噪比PSNR和均方误差MSE | 第17-19页 |
| 2.2.2 基于显著性图相似性的VSI算法详细介绍 | 第19-20页 |
| 2.3 色调映射图像质量评价 | 第20-23页 |
| 2.3.1 色调映射图像质量评价研究背景与意义 | 第20页 |
| 2.3.2 色调映射图像质量评价研究现状 | 第20-21页 |
| 2.3.3 基于多尺度结构相似性的色调映射图像质量评价算法 | 第21-23页 |
| 2.4 算法评价指标 | 第23-24页 |
| 2.5 本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 基于区域的全参考图像质量评价加权策略 | 第25-41页 |
| 3.1 图像质量评价加权策略 | 第25-28页 |
| 3.1.1 闵可夫斯基加权策略(Minkowski pooling) | 第27页 |
| 3.1.2 基于局部质量值的加权策略 | 第27页 |
| 3.1.3 基于内容信息的加权策略 | 第27-28页 |
| 3.2 区域级的加权策略 | 第28-35页 |
| 3.2.1 区域加权算法介绍 | 第29页 |
| 3.2.2 显著性检测算法 | 第29-31页 |
| 3.2.3 结合具体局部质量计算策略的区域加权策略 | 第31-35页 |
| 3.3 本章实验 | 第35-39页 |
| 3.3.1 LIVE和TID2008数据库 | 第35-36页 |
| 3.3.2 实验结果 | 第36-39页 |
| 3.4 本章小结 | 第39-41页 |
| 第四章 基于内容信息相似性的图像质量评价算法 | 第41-57页 |
| 4.1 本章算法介绍 | 第41-47页 |
| 4.1.1 内容信息相似性 | 第41-45页 |
| 4.1.2 梯度特征 | 第45-46页 |
| 4.1.3 基于内容信息的图像质量评价 | 第46-47页 |
| 4.2 本章实验部分 | 第47-55页 |
| 4.2.1 CSIQ和TID2013数据库 | 第47-48页 |
| 4.2.2 参数的确定 | 第48-49页 |
| 4.2.3 试验结果及分析 | 第49-55页 |
| 4.3 本章小结 | 第55-57页 |
| 第五章 色调映射图像质量评价算法 | 第57-67页 |
| 5.1 梯度相似性测量 | 第57-61页 |
| 5.2 自然度统计特征测量 | 第61-63页 |
| 5.3 基于梯度的色调映射图像质量评价模型 | 第63页 |
| 5.4 实验部分 | 第63-66页 |
| 5.4.1 数据库简介 | 第63-64页 |
| 5.4.2 评价指标 | 第64页 |
| 5.4.3 实验结果与分析 | 第64-66页 |
| 5.5 本章小结 | 第66-67页 |
| 第六章 总结与展望 | 第67-69页 |
| 6.1 工作成果总结 | 第67页 |
| 6.2 存在的问题与下一步工作 | 第67-69页 |
| 参考文献 | 第69-75页 |
| 附录1 色调映射图像质量评价所用部分图片 | 第75-77页 |
| 附录2 第三、四章数据库中部分图片 | 第77-79页 |
| 致谢 | 第79-81页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第81页 |
