无参考图像质量评价算法研究
| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4页 |
| 1.绪论 | 第7-17页 |
| 1.1 图像质量评价的研究背景与意义 | 第7-8页 |
| 1.2 有参考图像质量评价算法的国内外研究现状 | 第8页 |
| 1.3 无参考图像质量评价算法的国内外研究现状 | 第8-14页 |
| 1.3.1 面向特定失真的NRIQA算法 | 第8-11页 |
| 1.3.2 非特定失真的NRIQA算法 | 第11-14页 |
| 1.4 论文的主要内容和章节安排 | 第14-17页 |
| 2.图像质量评价的主要算法 | 第17-27页 |
| 2.1 主观方法 | 第17页 |
| 2.2 客观方法 | 第17-23页 |
| 2.2.1 全参考图像质量评价 | 第18-20页 |
| 2.2.2 半参考图像质量评价 | 第20页 |
| 2.2.3 无参考图像质量评价 | 第20-23页 |
| 2.3 图像质量评价算法性能的衡量指标 | 第23-24页 |
| 2.4 图像质量评价数据库 | 第24-25页 |
| 2.5 本章小结 | 第25-27页 |
| 3.基于Haar小波的无参考模糊图像质量评价算法 | 第27-37页 |
| 3.1 小波变换的基本原理 | 第27-28页 |
| 3.2 基于Haar小波的特征图像提取 | 第28-30页 |
| 3.3 广义高斯分布参数估计 | 第30-33页 |
| 3.4 模糊图像质量得分 | 第33-34页 |
| 3.5 实验结果及分析 | 第34-36页 |
| 3.6 本章小结 | 第36-37页 |
| 4.基于稀疏表示的无参考图像质量评价算法 | 第37-49页 |
| 4.1 图像特征提取 | 第37-42页 |
| 4.1.1 空域特征提取 | 第37-40页 |
| 4.1.2 频域特征提取 | 第40-42页 |
| 4.2 图像字典稀疏表示理论基础 | 第42-44页 |
| 4.3 图像质量评价模型 | 第44页 |
| 4.4 实验结果及分析 | 第44-47页 |
| 4.5 本章小结 | 第47-49页 |
| 5.总结与展望 | 第49-51页 |
| 5.1 总结 | 第49页 |
| 5.2 研究展望 | 第49-51页 |
| 致谢 | 第51-53页 |
| 参考文献 | 第53-59页 |
| 附录 | 第59页 |
