| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7页 |
| 第一章 绪论 | 第14-19页 |
| 1.1 研究目的和意义 | 第14页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第14-16页 |
| 1.3 研究内容和创新 | 第16-17页 |
| 1.4 论文章节安排 | 第17-19页 |
| 第二章 图像质量评估方法概述 | 第19-29页 |
| 2.1 主观质量评估方法 | 第19-20页 |
| 2.2 客观质量评估方法 | 第20-25页 |
| 2.2.1 全参考质量评估方法 | 第20-23页 |
| 2.2.2 半参考质量评估方法 | 第23-24页 |
| 2.2.3 无参考质量评估方法 | 第24-25页 |
| 2.3 支持向量机模型 | 第25-27页 |
| 2.4 图像质量评估方法的性能标准 | 第27-29页 |
| 第三章 基于空域特征和词袋模型的无参考质量评估方法 | 第29-52页 |
| 3.1 引言 | 第29页 |
| 3.2 图像的空域特征 | 第29-35页 |
| 3.2.1 自然场景统计模型 | 第29-30页 |
| 3.2.2 归一化亮度系数 | 第30-32页 |
| 3.2.3 拟合计算空域特征 | 第32-35页 |
| 3.3 空域特征的问题和改进方法 | 第35-43页 |
| 3.3.1 空域特征的问题 | 第36-39页 |
| 3.3.2 空域特征的改进方法 | 第39-43页 |
| 3.4 视觉词袋模型 | 第43-44页 |
| 3.4.1 基本概念 | 第43页 |
| 3.4.2 词袋模型和失真图像 | 第43-44页 |
| 3.5 基于词袋模型和空域特征的质量评估方法 | 第44-51页 |
| 3.5.1 图像库选择 | 第44-45页 |
| 3.5.2 构建词袋模型和评估模型 | 第45-47页 |
| 3.5.3 实验仿真 | 第47-51页 |
| 3.6 本章小结 | 第51-52页 |
| 第四章 基于主题模型和关注对象的监控图像效能评估方法 | 第52-75页 |
| 4.1 引言 | 第52页 |
| 4.2 影响视频监控图像质量评估结果的因素 | 第52-60页 |
| 4.2.1 信息熵和监控图像质量 | 第53-54页 |
| 4.2.2 视觉注意机制 | 第54-55页 |
| 4.2.3 监控图像中的关注区域 | 第55-57页 |
| 4.2.4 建立人脸检测器 | 第57-60页 |
| 4.3 主题模型和图像质量评估 | 第60-66页 |
| 4.3.1 基本概念 | 第61-63页 |
| 4.3.2 主题模型在图像处理中的应用 | 第63-64页 |
| 4.3.3 融合主题模型的质量评估方法 | 第64-66页 |
| 4.4 引入关注对象和主题模型的监控图像质量评估方法 | 第66-70页 |
| 4.4.1 图像分割和特征提取 | 第66-67页 |
| 4.4.2 图像重构 | 第67-68页 |
| 4.4.3 主题分析和质量评估 | 第68-70页 |
| 4.5 实验仿真 | 第70-73页 |
| 4.5.1 建立视频监控图像数据库 | 第70-71页 |
| 4.5.2 实验结果 | 第71-73页 |
| 4.5.3 性能提升分析 | 第73页 |
| 4.6 本章小结 | 第73-75页 |
| 第五章 总结与展望 | 第75-77页 |
| 5.1 总结 | 第75-76页 |
| 5.2 不足和展望 | 第76-77页 |
| 参考文献 | 第77-84页 |
| 附录一 英文缩写对照表 | 第84-85页 |
| 研究生期间所获得的科研成果 | 第85-86页 |
| 致谢 | 第86页 |
