图像质量评价的研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-17页 |
| ·研究背景与意义 | 第9-10页 |
| ·研究现状及进展 | 第10-15页 |
| ·图像质量评价方法的分类 | 第10-12页 |
| ·图像客观质量评价的发展状况 | 第12-14页 |
| ·图像质量客观评价的性能指标 | 第14-15页 |
| ·论文的主要工作 | 第15页 |
| ·论文的内容安排 | 第15-17页 |
| 第二章 基于区域加权信息熵的 SSIM | 第17-30页 |
| ·全参考图像质量评价的研究状况 | 第17-18页 |
| ·基于误差的灵敏度的评价算法 | 第17-18页 |
| ·基于结构相似度的评价算法 | 第18页 |
| ·结果相似度(SSIM)算法原理 | 第18-22页 |
| ·结果相似度(SSIM)优缺点 | 第20-22页 |
| ·结果相似度(SSIM)加权改进 | 第22页 |
| ·区域加权信息熵 | 第22-24页 |
| ·信息熵的概念 | 第23-24页 |
| ·图像信息熵 | 第24页 |
| ·区域加权信息熵 | 第24页 |
| ·基于区域加权信息熵的 SSIM | 第24-25页 |
| ·实验结果 | 第25-28页 |
| ·小结 | 第28-30页 |
| 第三章 基于 HVS 和奇异值分解的图像质量评价 | 第30-43页 |
| ·部分参考图像质量评价研究现状 | 第30-31页 |
| ·人眼视觉特性的计算模型 | 第31-35页 |
| ·关于 HVS 模型 | 第31-32页 |
| ·人眼的基本结构 | 第32页 |
| ·人眼的视觉特性 | 第32-33页 |
| ·人眼视觉掩盖（masking）特性 | 第33-35页 |
| ·基于奇异值分解的质量评价指标 | 第35-37页 |
| ·奇异值分解定理 | 第35页 |
| ·奇异值分解的性质 | 第35-36页 |
| ·图像奇异值分解 | 第36-37页 |
| ·基于权重奇异值分解的质量评价测度 B_SVD | 第37页 |
| ·基于 HVS 和奇异值分解的图像质量评价的指标 | 第37-38页 |
| ·实验分析 | 第38-42页 |
| ·小结 | 第42-43页 |
| 第四章 基于无参考的机械零件质量检测 | 第43-58页 |
| ·设计的总体方案 | 第43-44页 |
| ·软件流程图 | 第44-45页 |
| ·图像处理识别模块 | 第45-46页 |
| ·图像预处理 | 第46-53页 |
| ·高斯滤波 | 第48页 |
| ·均值滤波 | 第48-49页 |
| ·中值滤波 | 第49-50页 |
| ·图像膨胀与腐蚀 | 第50-53页 |
| ·（最优）阈值分割 | 第53-57页 |
| ·阈值化 | 第53页 |
| ·自适应阈值化 | 第53-54页 |
| ·最优阈值化 | 第54-57页 |
| ·小结 | 第57-58页 |
| 第五章 总结与展望 | 第58-60页 |
| ·总结 | 第58-59页 |
| ·展望 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 攻读硕士学位期间的主要研究成果 | 第65页 |
