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基于SIFT特征和结构相似性的图像质量评价

摘要第1-5页
Abstract第5-9页
1 绪论第9-16页
   ·图像质量评价的研究背景及意义第9-12页
   ·图像质量评价的发展现状第12-14页
   ·本文的主要工作第14-16页
2 图像间的SIFT特征点匹配第16-29页
   ·图像的SIFT特征第16-26页
     ·图像的尺度空间与高斯金字塔第16-20页
     ·极值点检测第20-22页
     ·特征点的方向第22-23页
     ·特征点描述子第23-26页
   ·SIFT特征点匹配实例第26-29页
3 基于结构相似性的图像质量评价第29-37页
   ·基于误差敏感的图像质量评价第29-32页
   ·基于结构相似性的图像质量评价第32-37页
     ·相似性度量公式第32-33页
     ·结构相似性理论第33-34页
     ·结构相似性索引算法(SSIM)第34-37页
4 基于SIFT特征和SSIM算法的图像质量评价第37-57页
   ·色彩空间和显著图第37-43页
     ·常用的色彩空间及其转换第38-41页
     ·显著图第41-43页
   ·图像间特征点匹配第43-45页
     ·建立尺度空间第43-45页
     ·多尺度空间内特征点匹配第45页
   ·基于SSIM算法的非特征点匹配第45-46页
   ·自顶向下传递像素点的匹配关系第46-47页
   ·基于显著图的权重值计算第47-50页
   ·图像质量评价实验第50-57页
     ·主观评价实验第50-51页
     ·非特征点的匹配范围第51-55页
     ·参数设置第55-57页
结论第57-59页
参考文献第59-63页
致谢第63-64页

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