| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-14页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第10页 |
| 1.2 关于视频图像质量的研究 | 第10-12页 |
| 1.2.1 国内外相关工作 | 第10-12页 |
| 1.2.2 重点难点 | 第12页 |
| 1.3 论文主要工作及结构安排 | 第12-14页 |
| 1.3.1 论文主要工作 | 第12-13页 |
| 1.3.2 论文结构安排 | 第13-14页 |
| 第2章 视频质量评价及相关技术 | 第14-25页 |
| 2.1 视频图像质量评价概述 | 第14-21页 |
| 2.1.1 视频图像主观评价方法 | 第15-17页 |
| 2.1.2 视频图像客观评价方法 | 第17-20页 |
| 2.1.3 图像视频测试库 | 第20-21页 |
| 2.2 视频质量检测的相关技术 | 第21-24页 |
| 2.2.1 视频图像格式转换技术 | 第21页 |
| 2.2.2 视频帧的存储技术 | 第21-22页 |
| 2.2.3 视频图像异常检测常用技术 | 第22-24页 |
| 2.3 本章小结 | 第24-25页 |
| 第3章 视频图像异常检测算法研究 | 第25-47页 |
| 3.1 亮度异常 | 第25-27页 |
| 3.1.1 亮度异常解析 | 第25页 |
| 3.1.2 亮度异常检测算法 | 第25-27页 |
| 3.2 信号缺失 | 第27-29页 |
| 3.2.1 信号缺失解析 | 第27页 |
| 3.2.2 信号缺失检测算法 | 第27-29页 |
| 3.3 噪声检测 | 第29-32页 |
| 3.3.1 噪声分类及常见模型 | 第29页 |
| 3.3.2 噪点噪声 | 第29-31页 |
| 3.3.2.1 噪点解析 | 第29-30页 |
| 3.3.2.2 噪点检测算法 | 第30-31页 |
| 3.3.3 雪花噪声 | 第31-32页 |
| 3.3.3.1 雪花噪声解析 | 第31页 |
| 3.3.3.2 雪花噪声检测算法 | 第31-32页 |
| 3.4 清晰度异常检测算法 | 第32-39页 |
| 3.4.1 清晰度解析 | 第32-33页 |
| 3.4.2 清晰度评价函数 | 第33-35页 |
| 3.4.3 基于焦点窗口改进的平方梯度清晰度检测算法 | 第35-37页 |
| 3.4.4 本文算法的实验结果 | 第37-39页 |
| 3.5 偏色检测算法 | 第39-46页 |
| 3.5.1 颜色空间的转换 | 第40-41页 |
| 3.5.2 现有偏色检测算法简介 | 第41-42页 |
| 3.5.3 基于协方差相关性函数的偏色检测算法 | 第42-44页 |
| 3.5.4 本文算法实验结果分析 | 第44-46页 |
| 3.6 本章小结 | 第46-47页 |
| 第4章 检测系统总体设计与实现 | 第47-59页 |
| 4.1 引言 | 第47页 |
| 4.2 系统的需求分析 | 第47-48页 |
| 4.2.1 应用场景 | 第48页 |
| 4.2.2 功能需求 | 第48页 |
| 4.3 系统的架构 | 第48-49页 |
| 4.4 视频质量检测系统功能模块设计 | 第49-52页 |
| 4.4.1 图像预处理模块 | 第50-51页 |
| 4.4.2 异常检测模块 | 第51页 |
| 4.4.3 结果输出模块 | 第51-52页 |
| 4.5 开发环境介绍 | 第52-53页 |
| 4.6 系统测试及结果分析 | 第53-57页 |
| 4.7 本章小结 | 第57-59页 |
| 第5章 总结与展望 | 第59-62页 |
| 5.1 总结 | 第59-60页 |
| 5.2 展望未来 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 攻读学位期间参加的科研项目和成果 | 第66页 |