| 摘要 | 第4-7页 |
| Abstract | 第7-10页 |
| 第1章 绪论 | 第19-45页 |
| 1.1 课题背景及研究目的和意义 | 第19-20页 |
| 1.2 立体图像成像技术 | 第20-26页 |
| 1.2.1 立体图像表示 | 第20-23页 |
| 1.2.2 立体显示技术 | 第23-26页 |
| 1.3 图像质量评价 | 第26-35页 |
| 1.3.1 图像质量 | 第27-28页 |
| 1.3.2 图像质量评价方法 | 第28-33页 |
| 1.3.3 图像质量评价指标 | 第33-35页 |
| 1.4 立体图像质量评价 | 第35-42页 |
| 1.4.1 立体图像质量的新问题 | 第35-38页 |
| 1.4.2 立体图像质量评价技术研究现状 | 第38-40页 |
| 1.4.3 立体图像质量评价技术研究热点 | 第40-42页 |
| 1.5 论文主要研究内容及章节安排 | 第42-45页 |
| 第2章 立体图像视觉信息表示 | 第45-64页 |
| 2.1 引言 | 第45页 |
| 2.2 人眼立体感知基础 | 第45-50页 |
| 2.2.1 人眼双目视觉系统 | 第45-48页 |
| 2.2.2 立体感知的生理机制 | 第48-50页 |
| 2.3 自由能量理论与图像稀疏编码理论 | 第50-51页 |
| 2.4 立体图像信息表示 | 第51-56页 |
| 2.4.1 视觉基元 | 第51-53页 |
| 2.4.2 立体图像信息表示 | 第53-56页 |
| 2.5 实验结果 | 第56-63页 |
| 2.5.1 视觉信息与图像质量的关系 | 第56-58页 |
| 2.5.2 视觉基元与DCT基的视觉信息 | 第58-62页 |
| 2.5.3 立体图像视觉信息中熵和互信息的关系 | 第62-63页 |
| 2.6 本章小结 | 第63-64页 |
| 第3章 立体图像舒适度评价 | 第64-76页 |
| 3.1 引言 | 第64页 |
| 3.2 立体图像舒适度研究现状 | 第64-67页 |
| 3.2.1 视觉不舒适度定义 | 第64页 |
| 3.2.2 影响视觉舒适度因素 | 第64-66页 |
| 3.2.3 立体图像舒适度主观评价 | 第66-67页 |
| 3.2.4 立体图像舒适度客观评价 | 第67页 |
| 3.3 基于视觉感知信息的立体图像舒适度评价 | 第67-72页 |
| 3.3.1 立体图像感知信息 | 第69页 |
| 3.3.2 立体图像结构特征 | 第69-71页 |
| 3.3.3 视觉舒适度计算 | 第71-72页 |
| 3.4 实验结果 | 第72-75页 |
| 3.4.1 实验设置 | 第72页 |
| 3.4.2 性能测试 | 第72-74页 |
| 3.4.3 视觉感知信息和结构特征对SVCA模型的贡献 | 第74页 |
| 3.4.4 结果讨论 | 第74-75页 |
| 3.5 本章小结 | 第75-76页 |
| 第4章 立体图像非对称失真评价 | 第76-86页 |
| 4.1 引言 | 第76页 |
| 4.2 立体图像质量评价研究现状 | 第76-78页 |
| 4.2.1 立体图像主观质量评价 | 第76页 |
| 4.2.2 立体图像客观质量评价 | 第76-78页 |
| 4.3 基于视觉信息的立体图像非对称质量评价 | 第78-82页 |
| 4.3.1 视觉基元集 | 第79-80页 |
| 4.3.2 立体图像视觉感知信息 | 第80-81页 |
| 4.3.3 失真质量计算 | 第81-82页 |
| 4.4 实验结果 | 第82-85页 |
| 4.4.1 实验设置 | 第82-83页 |
| 4.4.2 性能测试 | 第83-85页 |
| 4.4.3 结果讨论 | 第85页 |
| 4.5 本章小结 | 第85-86页 |
| 第5章 基于JND模型的立体视频质量评价 | 第86-106页 |
| 5.1 引言 | 第86页 |
| 5.2 立体视频质量评价研究现状 | 第86-87页 |
| 5.2.1 全参考评价 | 第86-87页 |
| 5.2.2 部分参考评价 | 第87页 |
| 5.2.3 无参考评价 | 第87页 |
| 5.3 恰可觉察差（JND）研究现状 | 第87-89页 |
| 5.3.1 变换域JND | 第88页 |
| 5.3.2 像素域JND | 第88-89页 |
| 5.4 立体视频质量评价（SVQA）算法 | 第89-98页 |
| 5.4.1 SJND（立体JND） | 第90-94页 |
| 5.4.2 立体视觉注意（SVA） | 第94-97页 |
| 5.4.3 质量计算 | 第97-98页 |
| 5.5 实验结果 | 第98-105页 |
| 5.5.1 主观实验 | 第98-100页 |
| 5.5.2 参数选择 | 第100-101页 |
| 5.5.3 SJND性能 | 第101-103页 |
| 5.5.4 SVA性能 | 第103页 |
| 5.5.5 与其他SVQA算法的对比 | 第103-104页 |
| 5.5.6 对不同失真类型立体视频的评价性能 | 第104-105页 |
| 5.6 本章小结 | 第105-106页 |
| 第6章 立体图像视觉注意 | 第106-123页 |
| 6.1 引言 | 第106-107页 |
| 6.2 立体图像视觉注意研究现状 | 第107-109页 |
| 6.3 SVA算法 | 第109-114页 |
| 6.3.1 特征提取 | 第110-111页 |
| 6.3.2 对特征的显著性滤波 | 第111-112页 |
| 6.3.3 显著图融合 | 第112-113页 |
| 6.3.4 显著图增强 | 第113-114页 |
| 6.4 实验结果 | 第114-122页 |
| 6.4.1 不同显著特征的性能 | 第115-116页 |
| 6.4.2 与其他算法的性能对比 | 第116-120页 |
| 6.4.3 真实视差图对立体显著性检测模型的性能影响 | 第120-121页 |
| 6.4.4 权值在显著图融合中的作用 | 第121-122页 |
| 6.4.5 运算时间对比 | 第122页 |
| 6.5 本章小结 | 第122-123页 |
| 结论 | 第123-125页 |
| 参考文献 | 第125-147页 |
| 攻读博士学位期间发表的论文及其它成果 | 第147-150页 |
| 致谢 | 第150-152页 |
| 个人简历 | 第152页 |