| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-10页 |
| 目录 | 第10-14页 |
| 图目录 | 第14-18页 |
| 表目录 | 第18-19页 |
| 第1章 绪论 | 第19-37页 |
| ·课题背景 | 第19-26页 |
| ·图像失真的产生 | 第20-22页 |
| ·主客观一致图像质量评价研究意义 | 第22-24页 |
| ·SAR图像压缩质量评价研究意义 | 第24-26页 |
| ·图像质量评价技术发展现状 | 第26-34页 |
| ·主观质量评价 | 第27-28页 |
| ·仿生学客观质量评价 | 第28-29页 |
| ·工程学客观质量评价 | 第29-32页 |
| ·SAR图像质量评价 | 第32-34页 |
| ·本文研究内容与结构安排 | 第34-37页 |
| ·研究内容与预期成果 | 第34-35页 |
| ·论文结构与创新性说明 | 第35-37页 |
| 第2章 视觉系统与视觉感知 | 第37-55页 |
| ·引言 | 第37页 |
| ·HVS解剖学结构 | 第37-39页 |
| ·HVS信号与信息处理特性 | 第39-48页 |
| ·物理成像 | 第40-41页 |
| ·信号采样 | 第41-43页 |
| ·亮度与颜色处理 | 第43-45页 |
| ·信号表示 | 第45-47页 |
| ·模式识别 | 第47-48页 |
| ·质量评价中的视觉感知特性 | 第48-54页 |
| ·亮度自适应 | 第48-49页 |
| ·对比敏感度方程 | 第49-50页 |
| ·掩盖效应 | 第50-52页 |
| ·多通道分解 | 第52-53页 |
| ·视觉注意 | 第53-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 第3章 基于局部失真度量的图像质量评价 | 第55-75页 |
| ·引言 | 第55-57页 |
| ·HVS空间-频率交互敏感性 | 第57-59页 |
| ·基于HVS空间-频率交互敏感性的图像局部质量评价方法 | 第59-68页 |
| ·图像局部区域划分 | 第59-61页 |
| ·局部失真度量算法 | 第61-62页 |
| ·空间汇集算法 | 第62-63页 |
| ·实验结果与分析 | 第63-68页 |
| ·关于图像区域划分的进一步讨论 | 第68-73页 |
| ·自适应阈值算法 | 第68-72页 |
| ·实验结果与分析 | 第72-73页 |
| ·本章小结 | 第73-75页 |
| 第4章 基于失真汇集模型的图像质量评价 | 第75-101页 |
| ·引言 | 第75-77页 |
| ·局部失真的空间域汇集策略 | 第77-79页 |
| ·局部失真的频率域汇集策略 | 第79-81页 |
| ·基于结构熵的多级变尺度空间失真汇集方法 | 第81-89页 |
| ·结构熵汇集权值算法 | 第81-85页 |
| ·多级变尺度空间汇集模型 | 第85-86页 |
| ·实验结果与分析 | 第86-89页 |
| ·基于机器学习的频域多通道失真汇集方法 | 第89-99页 |
| ·神经网络频域汇集模型 | 第90-92页 |
| ·基于压缩感知的特征降维 | 第92-95页 |
| ·实验结果与分析 | 第95-99页 |
| ·本章小结 | 第99-101页 |
| 第5章 基于内容信息提取的图像质量评价 | 第101-121页 |
| ·引言 | 第101-104页 |
| ·尺度不变特征变换 | 第104-108页 |
| ·SIFT关键点检测 | 第104-106页 |
| ·SIFT关键点特征描述子 | 第106-108页 |
| ·基于内容信息提取的普通图像质量评价方法 | 第108-120页 |
| ·关键点特征保持率 | 第108-112页 |
| ·关键点特征保持相似性 | 第112-113页 |
| ·图像内容失真与结构失真的融合 | 第113-116页 |
| ·实验结果与分析 | 第116-120页 |
| ·本章小结 | 第120-121页 |
| 第6章 主客观一致的SAR图像压缩质量评价 | 第121-149页 |
| ·引言 | 第121-123页 |
| ·SAR图像特性 | 第123-128页 |
| ·SAR图像统计模型 | 第123-126页 |
| ·SAR图像目视特性 | 第126-128页 |
| ·SAR图像压缩主观质量评价 | 第128-138页 |
| ·实验数据准备 | 第128-130页 |
| ·主观评测流程 | 第130-134页 |
| ·数据采集与后处理 | 第134-135页 |
| ·实验结果与分析 | 第135-138页 |
| ·SAR图像压缩客观质量评价 | 第138-148页 |
| ·SAR图像内容分解算法 | 第138-141页 |
| ·图像局部质量特征提取 | 第141-143页 |
| ·基于支撑矢量回归的质量特征综合 | 第143-144页 |
| ·实验结果与分析 | 第144-148页 |
| ·本章小结 | 第148-149页 |
| 第7章 总结与展望 | 第149-153页 |
| ·研究工作总结 | 第149-151页 |
| ·未来研究展望 | 第151-153页 |
| 参考文献 | 第153-165页 |
| 致谢 | 第165-167页 |
| 攻读学位期间研究成果 | 第167-169页 |
| 在读期间参加的科研项目与获奖情况 | 第169页 |