基于改进结构相似度的图像质量评价方法--以海浪数据为例
| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-8页 |
| 第1章 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第11-13页 |
| 1.2 国内外研究现状及其发展趋势 | 第13-15页 |
| 1.2.1 研究现状 | 第13-14页 |
| 1.2.2 发展趋势 | 第14-15页 |
| 1.3 本文研究内容及章节安排 | 第15-16页 |
| 1.4 本章小结 | 第16-17页 |
| 第2章 图像质量评价概述 | 第17-30页 |
| 2.1 图像质量及其定义 | 第17-19页 |
| 2.1.1 图像的定义 | 第17页 |
| 2.1.2 图像质量的定义 | 第17-18页 |
| 2.1.3 常用的图像统计参量 | 第18-19页 |
| 2.2 图像质量评价方法介绍 | 第19-24页 |
| 2.2.1 主观评价方法 | 第19-21页 |
| 2.2.2 客观评价方法 | 第21-24页 |
| 2.3 现有的图像质量评价方法 | 第24-28页 |
| 2.3.1 全参考型图像质量评价方法 | 第24-25页 |
| 2.3.2 基于视觉系统的仿生学方法 | 第25页 |
| 2.3.3 基于系统理论的工程学方法 | 第25-28页 |
| 2.4 本章小结 | 第28-30页 |
| 第3章 SSIM算法 | 第30-35页 |
| 3.1 结构相似性 | 第30页 |
| 3.2 SSIM指数 | 第30-33页 |
| 3.3 SSIM指数应用于图像质量评价 | 第33-35页 |
| 第4章 基于改进的SSIM图像质量评价方法 | 第35-52页 |
| 4.1 改进方法的主要思路 | 第35页 |
| 4.2 改进方法的主要流程 | 第35-39页 |
| 4.2.1 梯度信息提取 | 第35-36页 |
| 4.2.2 权值函数的选取 | 第36-38页 |
| 4.2.3 改进方法的模型框架 | 第38-39页 |
| 4.3 仿真实验 | 第39-47页 |
| 4.3.1 数据背景描述 | 第39-40页 |
| 4.3.2 实验平台及参数的选取 | 第40-41页 |
| 4.3.3 实验结果 | 第41-47页 |
| 4.4 匹配验证及结果分析 | 第47-50页 |
| 4.4.1 改进的最小距离法的匹配算法设计步骤 | 第47-49页 |
| 4.4.2 匹配结果 | 第49-50页 |
| 4.5 本章小结 | 第50-52页 |
| 第5章 总结与展望 | 第52-54页 |
| 5.1 总结 | 第52页 |
| 5.2 展望 | 第52-54页 |
| 参考文献 | 第54-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
| 附录 | 第59页 |
