| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 1 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 课题背景与研究意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3 本文主要研究工作 | 第13-15页 |
| 1.4 本文内容安排 | 第15-18页 |
| 2 图像构图质量评价 | 第18-30页 |
| 2.1 显著性区域检测 | 第18-20页 |
| 2.2“三分法”构图评价 | 第20-22页 |
| 2.3 景深构图评价 | 第22-25页 |
| 2.4 视觉平衡评价 | 第25-27页 |
| 2.4.1 视觉平衡简介 | 第25页 |
| 2.4.2 视觉平衡评价改进算法 | 第25-27页 |
| 2.5 构图质量综合评价 | 第27-30页 |
| 3 图像视觉属性质量评价 | 第30-46页 |
| 3.1 清晰度评价 | 第30-35页 |
| 3.1.1 空间域清晰度评价函数 | 第31-33页 |
| 3.1.2 基于自适应窗口的清晰度评价算法 | 第33-34页 |
| 3.1.3 实验分析 | 第34-35页 |
| 3.2 对比度评价 | 第35-39页 |
| 3.2.1 对比度的直方图体现 | 第36-37页 |
| 3.2.2 基于直方图的对比度评价算法 | 第37-39页 |
| 3.2.3 实验分析 | 第39页 |
| 3.3 饱和度评价 | 第39-43页 |
| 3.3.1 饱和度概述 | 第39-41页 |
| 3.3.2 基于logistic回归的饱和度评价算法 | 第41-42页 |
| 3.3.3 实验分析 | 第42-43页 |
| 3.4 视觉属性质量综合评价 | 第43-46页 |
| 4 基于质量评价的图像增强 | 第46-80页 |
| 4.1 饱和度调整 | 第46-47页 |
| 4.2 构图优化 | 第47-52页 |
| 4.2.1 基于样例的inpainting算法 | 第48-50页 |
| 4.2.2 图像构图优化算法 | 第50-51页 |
| 4.2.3 实验分析 | 第51-52页 |
| 4.3 对比度增强 | 第52-63页 |
| 4.3.1 限制对比度自适应直方图均衡化算法（CLAHE） | 第54-57页 |
| 4.3.2 抗对比度过增强的自适应双直方图均衡算法（ROCLABHE） | 第57-60页 |
| 4.3.3 对比度增强综合算法 | 第60-62页 |
| 4.3.4 实验分析 | 第62-63页 |
| 4.4 清晰度增强 | 第63-80页 |
| 4.4.1 反锐化掩膜算法 | 第63-64页 |
| 4.4.2 小波变换基本理论 | 第64-68页 |
| 4.4.3 一种基于小波的图像锐化新算法 | 第68-76页 |
| 4.4.4 实验分析 | 第76-80页 |
| 5 实验与分析 | 第80-88页 |
| 5.1 实验数据库 | 第80-81页 |
| 5.2 图像美学质量评价实验结果 | 第81-84页 |
| 5.3 图像增强实验结果 | 第84-88页 |
| 6 总结与展望 | 第88-90页 |
| 6.1 总结 | 第88-89页 |
| 6.2 展望 | 第89-90页 |
| 参考文献 | 第90-96页 |
| 致谢 | 第96-98页 |
| 攻读学位期间取得的科研成果清单 | 第98页 |
