基于视觉感知的无参考图像质量评价
| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 1 绪论 | 第8-17页 |
| 1.1 选题背景及研究意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外的研究现状及发展方向 | 第9-15页 |
| 1.2.1 国内外的研究现状 | 第9-14页 |
| 1.2.2 图像质量评价的发展趋势 | 第14-15页 |
| 1.3 研究内容 | 第15页 |
| 1.4 论文结构安排 | 第15-17页 |
| 2 图像质量评价的相关知识 | 第17-25页 |
| 2.1 图像质量及其定义 | 第17-18页 |
| 2.1.1 图像的定义 | 第17页 |
| 2.1.2 图像质量的定义 | 第17页 |
| 2.1.3 常用的图像统计参量 | 第17-18页 |
| 2.2 图像质量评价数据库 | 第18-20页 |
| 2.2.1 LIVE图像数据库 | 第19-20页 |
| 2.2.2 TID2013图像数据库 | 第20页 |
| 2.2.3 CSIQ图像数据库 | 第20页 |
| 2.3 ε-支持向量回归 | 第20-22页 |
| 2.4 图像质量评价方法的衡量标准 | 第22-24页 |
| 2.5 本章小结 | 第24-25页 |
| 3 视觉显著性模型的研究 | 第25-36页 |
| 3.1 HVS的生理特性 | 第25-26页 |
| 3.2 HVS的心理学特性 | 第26-29页 |
| 3.2.1 视觉的多通道特性 | 第26-27页 |
| 3.2.2 视觉的掩盖效应 | 第27页 |
| 3.2.3 视觉的对比敏感度特性 | 第27-28页 |
| 3.2.4 视觉注意机制 | 第28-29页 |
| 3.3 视觉显著性理论 | 第29-30页 |
| 3.4 视觉显著性模型 | 第30-34页 |
| 3.4.1 ITTI模型 | 第30-33页 |
| 3.4.2 GBVS模型 | 第33-34页 |
| 3.5 实验结果及分析 | 第34-35页 |
| 3.6 本章小结 | 第35-36页 |
| 4 视觉感兴趣区域提取 | 第36-48页 |
| 4.1 纹理特征提取 | 第36-38页 |
| 4.2 边缘结构特征提取 | 第38-41页 |
| 4.3 实验结果及分析 | 第41-47页 |
| 4.3.1 实验环境 | 第41-42页 |
| 4.3.2 实验结果分析 | 第42-47页 |
| 4.4 本章小结 | 第47-48页 |
| 5 基于感兴趣区域的无参考图像质量评价 | 第48-64页 |
| 5.1 算法概述 | 第48-50页 |
| 5.2 图像特征提取 | 第50-52页 |
| 5.3 建立支持向量回归模型 | 第52页 |
| 5.4 权值的确定 | 第52-54页 |
| 5.5 实验结果与分析 | 第54-63页 |
| 5.5.1 实验环境 | 第54页 |
| 5.5.2 实验样本的选择 | 第54页 |
| 5.5.3 实验结果分析 | 第54-61页 |
| 5.5.4 统计分析与假设检验 | 第61-62页 |
| 5.5.5 图像数据库依赖性测试 | 第62-63页 |
| 5.6 本章小结 | 第63-64页 |
| 6 总结与展望 | 第64-66页 |
| 6.1 本文工作总结 | 第64-65页 |
| 6.2 未来工作展望 | 第65-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-70页 |
| 附录 | 第70页 |
