基于图像特征信息的视频QoE半参考评估方法
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-18页 |
| 1.1 研究背景 | 第8-9页 |
| 1.2 相关领域研究现状 | 第9-10页 |
| 1.3 视频QoE的量化及评估方法 | 第10-16页 |
| 1.3.1 QoE的量化方法 | 第10-12页 |
| 1.3.2 视频QoE主观评估方法概述 | 第12-13页 |
| 1.3.3 视频QoE客观评估方法概述 | 第13-14页 |
| 1.3.4 视频QoE主客观结合评估方法 | 第14-16页 |
| 1.4 研究目的和意义 | 第16页 |
| 1.5 论文结构 | 第16-17页 |
| 1.6 小结 | 第17-18页 |
| 第二章 理论基础 | 第18-32页 |
| 2.1 人类的视觉感知 | 第18-22页 |
| 2.1.1 人眼构造 | 第18-19页 |
| 2.1.2 人眼对亮度的感知 | 第19-22页 |
| 2.2 视频编码与图像损伤 | 第22-28页 |
| 2.2.1 视频编码简介 | 第22-25页 |
| 2.2.2 图像损伤分析 | 第25-28页 |
| 2.3 小波变换简介 | 第28-31页 |
| 2.4 小结 | 第31-32页 |
| 第三章 基于图像特征信息的半参考评估方法 | 第32-48页 |
| 3.1 半参考评估方法总体流程 | 第32-33页 |
| 3.2 图像纹理和图像显著性信息 | 第33-41页 |
| 3.2.1 图像纹理信息提取 | 第33-37页 |
| 3.2.2 图像显著性信息提取 | 第37-41页 |
| 3.3 基于小波变换的特征信息压缩方法 | 第41-45页 |
| 3.3.1 小波变换有效性研究 | 第42页 |
| 3.3.2 特征信息压缩方法 | 第42-45页 |
| 3.4 小结 | 第45-48页 |
| 第四章 模型应用与验证 | 第48-56页 |
| 4.1 LIVE视频质量数据库 | 第48页 |
| 4.2 准确度指标 | 第48-49页 |
| 4.3 BP神经网络拟合过程 | 第49-51页 |
| 4.4 拟合数据结果及分析 | 第51-54页 |
| 4.5 小结 | 第54-56页 |
| 第五章 总结与展望 | 第56-58页 |
| 5.1 总结 | 第56-57页 |
| 5.2 展望 | 第57-58页 |
| 附录A 读研期间参与的项目 | 第58-60页 |
| 附录B 缩略语表 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-66页 |
| 致谢 | 第66-68页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第68页 |
