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基于显著性区域的视频质量评价

摘要第4-6页
ABSTRACT第6-7页
第一章 绪论第10-18页
    1.1 选题的意义第10页
    1.2 主观质量评价的研究现状第10-12页
    1.3 客观质量评价的研究现状第12-15页
        1.3.1 全参考和部分参考评价方法第12-14页
        1.3.2 无参考的评价方法第14-15页
    1.4 主要研究内容和论文结构第15-18页
第二章 人眼视觉特性和显著图第18-26页
    2.1 人眼视觉系统第18-20页
        2.1.1 人眼的结构第18页
        2.1.2 视觉系统特性第18-20页
    2.2 著图涵义第20-24页
        2.2.1 显著性特征第20-21页
        2.2.2 获取显著图的模型第21-24页
    2.3 显著图在视频质量评价的应用第24页
    2.4 本章小结第24-26页
第三章 基于峰值信噪比和块效应的无参考评价方法第26-36页
    3.1 全参考和部分参考的视频质量评价算法第26-28页
        3.1.1 基于峰值信噪比的全参考评价算法第26页
        3.1.2 基于峰值信噪比的部分参考评价算法第26-28页
    3.2 基于峰值信噪比的无参考质量评价算法第28-30页
        3.2.1 帧内编码帧的检测第28-29页
        3.2.2 算法实现第29-30页
    3.3 基于峰值信噪比和块效应的无参考视频质量评价算法第30-32页
        3.3.1 块效应评价算法第30-31页
        3.3.2 算法的实现第31-32页
    3.4 算法分析与比较第32-35页
    3.5 本章小结第35-36页
第四章 基于显著性区域的无参考视频质量评价第36-48页
    4.1 基于频谱分析的显著图的提取第36-41页
        4.1.1 四元数的定义和性质第36-37页
        4.1.2 四元数傅里叶变换第37-39页
        4.1.3 基于相位谱的显著性区域的检测第39-40页
        4.1.4 基于四元数傅里叶变换显著性区域提取算法第40-41页
    4.2 基于认知模型的显著图的提取第41-42页
    4.3 基于显著性的无参考评价算法第42-43页
        4.3.1 权值计算第42-43页
        4.3.2 算法实现第43页
    4.4 算法分析与比较第43-47页
    4.5 本章小结第47-48页
第五章 总结与展望第48-50页
    5.1 本文工作总结第48页
    5.2 展望第48-50页
参考文献第50-56页
致谢第56页

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