若干全参考型图像质量评价模型的提升算法研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第7-14页 |
| 1.1 图像质量评价的背景及意义 | 第7页 |
| 1.2 图像质量评价的研究现状 | 第7-12页 |
| 1.3 图像质量评价的发展趋势 | 第12-13页 |
| 1.4 论文的结构安排 | 第13页 |
| 1.5 本章小结 | 第13-14页 |
| 第二章 图像质量评价的相关知识 | 第14-19页 |
| 2.1 数据库 | 第14页 |
| 2.2 算法性能的评价指标 | 第14-16页 |
| 2.3 彩色空间 | 第16-17页 |
| 2.4 本章小结 | 第17-19页 |
| 第三章 快速提升的结构相似度IQA算法 | 第19-32页 |
| 3.1 预备知识 | 第19-22页 |
| 3.2 广义梯度相似性及梯度算子 | 第22-23页 |
| 3.3 提升的结构相似度IQA算法 | 第23-24页 |
| 3.4 数值实验 | 第24-30页 |
| 3.5 本章小结 | 第30-32页 |
| 第四章 快速提升的结构相似度彩色IQA算法 | 第32-36页 |
| 4.1 相关工作 | 第32页 |
| 4.2 FSIM_c算法 | 第32-33页 |
| 4.3 提升的结构相似度彩色IQA算法 | 第33-34页 |
| 4.4 数值实验 | 第34-35页 |
| 4.5 本章小结 | 第35-36页 |
| 第五章 广义平均的全参考型IQA池化策略 | 第36-43页 |
| 5.1 广义平均 | 第36-37页 |
| 5.2 广义平均池化策略 | 第37-38页 |
| 5.3 数值实验 | 第38-41页 |
| 5.4 本章小结 | 第41-43页 |
| 第六章 总结与展望 | 第43-44页 |
| 6.1 总结 | 第43页 |
| 6.2 研究工作展望 | 第43-44页 |
| 参考文献 | 第44-48页 |
| 致谢 | 第48-49页 |
| 个人简介 | 第49页 |
