| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-15页 |
| ·研究背景与意义 | 第7-9页 |
| ·研究进展与现状 | 第9-11页 |
| ·全参考型图像质量评价方法 | 第9页 |
| ·部分参考型图像质量评价方法 | 第9-10页 |
| ·无参考型图像质量评价方法 | 第10-11页 |
| ·论文研究内容与安排 | 第11-15页 |
| 第二章 基于自然场景统计的无参考型图像质量评价方法 | 第15-29页 |
| ·引言 | 第15页 |
| ·自然图像中常见的失真类型 | 第15-16页 |
| ·图像自然场景统计特性 | 第16-17页 |
| ·支撑向量回归 | 第17-18页 |
| ·基于 NSS 和 SVR 的无参考型图像质量评价方法 | 第18-22页 |
| ·特征提取 | 第19-20页 |
| ·映射学习 | 第20-22页 |
| ·评价测度 | 第22页 |
| ·实验结果与分析 | 第22-27页 |
| ·评价准则 | 第22-23页 |
| ·一致性实验 | 第23-26页 |
| ·扩展性实验 | 第26-27页 |
| ·本章小结 | 第27-29页 |
| 第三章 基于高斯过程回归的无参考型图像质量评价方法 | 第29-39页 |
| ·引言 | 第29页 |
| ·高斯过程回归 | 第29-31页 |
| ·基于 GPR 的无参考型图像质量评价方法 | 第31-33页 |
| ·高斯过程回归模型训练 | 第32-33页 |
| ·评价测度 | 第33页 |
| ·实验结果与分析 | 第33-37页 |
| ·一致性实验 | 第34-36页 |
| ·扩展性实验 | 第36页 |
| ·训练组数的鲁棒性 | 第36-37页 |
| ·本章小结 | 第37-39页 |
| 第四章 基于半监督学习和模糊逻辑的无参考型图像质量评价方法 | 第39-55页 |
| ·引言 | 第39页 |
| ·模糊逻辑 | 第39-40页 |
| ·半监督学习 | 第40-41页 |
| ·基于半监督学习和模糊逻辑的无参考型图像质量评价方法 | 第41-47页 |
| ·模糊逻辑 | 第42-44页 |
| ·半监督局部线性嵌入 | 第44-46页 |
| ·评价测度 | 第46-47页 |
| ·实验结果与分析 | 第47-54页 |
| ·一致性实验 | 第47-51页 |
| ·扩展性实验 | 第51-52页 |
| ·训练组数的鲁棒性 | 第52页 |
| ·测度参数的鲁棒性 | 第52-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 第五章 总结与展望 | 第55-59页 |
| ·总结 | 第55-56页 |
| ·展望 | 第56-59页 |
| 致谢 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-67页 |
| 攻读硕士学位期间获得的科研成果及参与的科研项目 | 第67-68页 |
