| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 研究的背景和意义 | 第9页 |
| 1.2 相关领域国内外研究现状 | 第9-15页 |
| 1.2.1 无参考图像模糊度评价方法研究现状 | 第9-11页 |
| 1.2.2 图像模糊鉴别研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.3 无参考图像多失真评价方法研究现状 | 第12-14页 |
| 1.2.4 红外图像质量评价研究现状 | 第14-15页 |
| 1.3 本文的主要研究内容及章节安排 | 第15-17页 |
| 第2章 红外图像质量评价数据库建立 | 第17-24页 |
| 2.1 引言 | 第17页 |
| 2.2 图像质量主观评价 | 第17-18页 |
| 2.2.1 双激励型损伤分级法 | 第17-18页 |
| 2.2.2 双激励连续型质量分级法 | 第18页 |
| 2.2.3 单激励方法 | 第18页 |
| 2.2.4 单激励连续型质量评价法 | 第18页 |
| 2.3 常见图像质量评价数据库介绍 | 第18-20页 |
| 2.3.1 LIVE数据库 | 第19页 |
| 2.3.2 CSIQ数据库 | 第19-20页 |
| 2.3.3 TID2008数据库 | 第20页 |
| 2.3.4 MORRIS数据库 | 第20页 |
| 2.4 红外图像数据库建立及主观评分获取 | 第20-23页 |
| 2.5 本章小结 | 第23-24页 |
| 第3章 红外图像质量退化分析及模糊度评价研究 | 第24-52页 |
| 3.1 引言 | 第24页 |
| 3.2 红外图像质量退化分析 | 第24-29页 |
| 3.2.1 红外图像模糊分析 | 第24-25页 |
| 3.2.2 红外图像噪声分析 | 第25-28页 |
| 3.2.3 红外图像质量退化评估整体框架 | 第28-29页 |
| 3.3 红外图像显著区域提取算法研究 | 第29-32页 |
| 3.3.1 基于局部均值的红外显著区域提取 | 第29-30页 |
| 3.3.2 基于局部均值与局部方差的红外显著区域提取 | 第30-32页 |
| 3.4 图像奇异值分解算法研究 | 第32-37页 |
| 3.5 基于奇异值分解的红外图像模糊度评价 | 第37-40页 |
| 3.6 算法仿真分析 | 第40-51页 |
| 3.6.1 自然图像数据库仿真结果分析 | 第40-48页 |
| 3.6.2 自建红外图像数据库仿真结果分析 | 第48-51页 |
| 3.7 本章小结 | 第51-52页 |
| 第4章 模糊图像鉴别与参数辨识算法研究 | 第52-62页 |
| 4.1 引言 | 第52页 |
| 4.2 基于倒谱分析的模糊图像参数辨识 | 第52-57页 |
| 4.2.1 图像模糊模型 | 第52-54页 |
| 4.2.2 倒谱分析方法 | 第54-56页 |
| 4.2.3 混合模糊图像鉴别及参数辨识 | 第56-57页 |
| 4.3 算法仿真分析 | 第57-60页 |
| 4.4 本章小结 | 第60-62页 |
| 第5章 红外混合失真图像质量评价算法研究 | 第62-73页 |
| 5.1 引言 | 第62页 |
| 5.2 红外混合失真图像质量评价框架 | 第62-69页 |
| 5.2.1 红外混合失真图像评价流程分析 | 第62-65页 |
| 5.2.2 BM3D去噪算法分析 | 第65-66页 |
| 5.2.3 红外图像模糊度评价算法分析 | 第66-69页 |
| 5.3 算法仿真分析 | 第69-71页 |
| 5.4 本章小结 | 第71-73页 |
| 结论 | 第73-75页 |
| 参考文献 | 第75-80页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 | 第80-82页 |
| 致谢 | 第82页 |