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集成学习及其在图像质量评价中的应用研究

摘要第3-4页
Abstract第4-5页
第一章 绪论第8-15页
    1.1 研究背景与意义第8页
    1.2 国内外研究现状第8-11页
        1.2.1 集成学习的发展研究第8-10页
        1.2.2 集成学习的应用研究第10-11页
    1.3 图像质量评价第11-14页
        1.3.1 图像质量评价方法研究内容发展及现状第11-13页
        1.3.2 图像质量评价方法的性能指标第13-14页
    1.4 本文的研究内容及章节安排第14-15页
第二章 集成学习算法第15-24页
    2.1 个体与集成第15-17页
    2.2 集成学习算法框架第17-19页
        2.2.1 Boosting算法框架第17-18页
        2.2.2 Bagging算法框架第18-19页
        2.2.3 Stacking算法框架第19页
    2.3 相关研究内容第19-22页
        2.3.1 误差-分歧分解第19-21页
        2.3.2 多样性增强第21-22页
    2.4 存在的问题及不足之处第22-23页
    2.5 本章小结第23-24页
第三章 集成随机森林算法及其在图像质量评价中的应用第24-35页
    3.1 随机森林简介第24页
    3.2 集成随机森林算法第24-26页
    3.3 集成随机森林算法在图像质量评价中的应用第26-29页
        3.3.1 LIVEMD图像数据库简介第26-27页
        3.3.2 MDID2013图像数据库简介第27-28页
        3.3.3 图像特征简介第28页
        3.3.4 图像质量评价算法流程第28-29页
    3.4 实验结果与分析第29-34页
        3.4.1 LIVEMD数据库实验结果与分析第29-32页
        3.4.2 MDID2013数据库实验结果与分析第32-33页
        3.4.3 集成规模的变化对实验结果的影响第33页
        3.4.4 不同回归学习算法的实验结果与分析第33-34页
    3.5 本章小结第34-35页
第四章 基于双重数据扰动的集成随机森林算法及其在图像质量评价中的应用第35-44页
    4.1 双重数据扰动方法第35-36页
        4.1.1 自助采样原理第35-36页
        4.1.2 旋转森林原理第36页
    4.2 基于双重数据扰动的集成随机森林算法第36-37页
    4.3 基于双重数据扰动的集成随机森林算法在图像质量评价中的应用第37-38页
        4.3.1 图像特征简介第37页
        4.3.2 图像质量评价算法流程第37-38页
    4.4 实验结果与分析第38-43页
        4.4.1 LIVEMD数据库实验结果与分析第38-41页
        4.4.2 MDID2013数据库实验结果与分析第41-42页
        4.4.3 集成规模的变化对实验结果的影响第42页
        4.4.4 不同回归学习算法的实验结果与分析第42-43页
    4.5 本章小结第43-44页
第五章 基于集成学习的四元数小波变换立体图像质量评价第44-58页
    5.1 立体图像质量评价概述第44-47页
        5.1.1 人类视觉系统第44-45页
        5.1.2 立体图像第45页
        5.1.3 立体图像质量评价数据库简介第45-47页
    5.2 四元数小波变换简介第47-48页
    5.3 基于集成学习的四元数小波变换立体图像质量评价第48-51页
        5.3.1 图像特征简介第48-51页
        5.3.2 图像质量评价算法流程第51页
    5.4 实验结果与分析第51-57页
        5.4.1 LIVE_3DIQD_PhaseI数据库实验结果与分析第51-54页
        5.4.2 LIVE_3DIQD_PhaseII数据库实验结果与分析第54-56页
        5.4.3 ROF-AdaBoostRF集成规模的变化对实验结果的影响第56页
        5.4.4 不同回归学习算法的实验结果与分析第56-57页
    5.5 本章小结第57-58页
第六章 主要结论与展望第58-60页
致谢第60-61页
参考文献第61-65页
附录:作者在攻读硕士学位期间发表的论文第65页

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