| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 选题意义和背景 | 第10-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-14页 |
| 1.3 本文的研究内容和创新之处 | 第14页 |
| 1.4 本论文的结构安排 | 第14-16页 |
| 第二章 图像质量评估方法分析 | 第16-32页 |
| 2.1 图像主观质量评估方法 | 第16-21页 |
| 2.1.1 主观评估的环境 | 第16-17页 |
| 2.1.2 主观评估的方法 | 第17-20页 |
| 2.1.3 图像主观质量评估方法的优缺点 | 第20-21页 |
| 2.2 图像客观质量评估方法 | 第21-27页 |
| 2.2.1 全参考的图像质量评估方法 | 第22-24页 |
| 2.2.2 半参考的图像质量评估方法 | 第24-25页 |
| 2.2.3 无参考的图像质量评估方法 | 第25-27页 |
| 2.2.4 客观质量评估方法的优缺点 | 第27页 |
| 2.3 图像客观质量评估方法的评判标准 | 第27-31页 |
| 2.4 本章小结 | 第31-32页 |
| 第三章 图像质量客观评估算法的理论基础 | 第32-43页 |
| 3.1 人类视觉系统及其视觉特性 | 第32-40页 |
| 3.1.1 人类视觉系统的生理学特性 | 第33-35页 |
| 3.1.2 人类视觉系统的心理物理学特性 | 第35-40页 |
| 3.2 人类的立体视觉感知特性 | 第40-42页 |
| 3.2.1 人眼的生理立体视觉 | 第40-42页 |
| 3.2.2 人眼的心理立体视觉 | 第42页 |
| 3.3 本章小结 | 第42-43页 |
| 第四章 基于结构信息和深度信息的立体图像质量评估算法研究 | 第43-61页 |
| 4.1 基础理论研究 | 第43-51页 |
| 4.1.1 图像分割 | 第43-46页 |
| 4.1.2 图像结构的相似性理论 | 第46-48页 |
| 4.1.3 立体图像中深度信息的视觉特性 | 第48-51页 |
| 4.2 基于结构信息和深度信息的立体图像质量评估算法的实现 | 第51-54页 |
| 4.2.1 平面图层的基于亮度的失真计算 | 第52页 |
| 4.2.2 平面图层的基于梯度的失真计算 | 第52-53页 |
| 4.2.3 每个平面图层的失真计算 | 第53-54页 |
| 4.2.4 整体图像的失真计算 | 第54页 |
| 4.3 实验结果和性能分析 | 第54-59页 |
| 4.3.1 实验环境 | 第54-56页 |
| 4.3.2 实验结果与数据分析 | 第56-59页 |
| 4.4 本章小结 | 第59-61页 |
| 第五章 基于结构信息和运动信息的视频质量评估算法的研究 | 第61-71页 |
| 5.1 基础理论研究 | 第62-65页 |
| 5.1.1 典型的视觉注意模型 | 第62-63页 |
| 5.1.2 编解码过程中的特征提取与视觉关注度 | 第63页 |
| 5.1.3 时空域的结构信息提取 | 第63-65页 |
| 5.2 视频质量评估算法的实现 | 第65-67页 |
| 5.3 实验结果和性能分析 | 第67-70页 |
| 5.4 本章小结 | 第70-71页 |
| 第六章 总结和展望 | 第71-73页 |
| 6.1 本文的工作总结 | 第71-72页 |
| 6.2 本文的工作展望 | 第72-73页 |
| 致谢 | 第73-74页 |
| 参考文献 | 第74-79页 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 | 第79-80页 |
