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基于机器学习的立体图像感知质量客观评价模型研究

论文摘要第4-5页
abstract第5-6页
引言第9-11页
1 绪论第11-20页
    1.1 研究背景及意义第11-13页
    1.2 国内外研究现状第13-17页
        1.2.1 立体图像质量评价第13-16页
            1.2.1.1 主观质量评价第13-14页
            1.2.1.2 客观质量评价第14-16页
        1.2.2 立体图像视觉舒适度评价第16-17页
    1.3 论文的主要工作及创新之处第17-18页
    1.4 论文的结构安排第18-20页
2 人类视觉系统第20-24页
    2.1 人眼的基本结构第20-21页
    2.2 双目感知立体信息机理第21-22页
    2.3 视觉辐辏调节冲突第22-23页
    2.4 双目掩蔽效应第23页
    2.5 本章小结第23-24页
3 基于多核增强学习的立体图像视觉舒适度评价模型第24-34页
    3.1 训练样本集和特征提取第25-28页
        3.1.1 PSIP训练集第25-26页
        3.1.2 视觉舒适度特征第26-28页
    3.2 基于多核增强学习的舒适度评价模型第28-30页
        3.2.1 训练阶段第28-29页
        3.2.2 测试阶段第29-30页
    3.3 实验结果及分析第30-33页
        3.3.1 客观评价模型的性能参数第30-31页
        3.3.2 同一数据库上的测试性能第31-32页
        3.3.3 跨库测试性能第32-33页
    3.4 本章小结第33-34页
4 非对称立体图像的掩蔽效应研究第34-40页
    4.1 主观感知实验方案第34-36页
        4.1.1 研究目的第34-35页
        4.1.2 研究方案第35-36页
    4.2 实验结果与分析第36-39页
        4.2.1 实验结果第36-39页
        4.2.2 讨论与分析第39页
    4.3 本章小结第39-40页
5 非对称立体图像的无参考质量客观评价模型研究第40-52页
    5.1 基于多域字典学习的立体图像客观评价模型第41-46页
        5.1.1 特征向量和质量向量第41-42页
        5.1.2 基于多域字典学习的客观评价模型第42-46页
        5.1.3 质量值预测第46页
    5.2 实验结果及算法性能分析第46-51页
        5.2.1 LIVE-II 数据库上的对比实验 - 40 -第48-49页
        5.2.2 LIVE-I数据库上的对比实验第49-50页
        5.2.3 左右视点质量结合方式对算法的影响第50-51页
    5.3 本章小结第51-52页
6 总结与展望第52-55页
    6.1 本论文工作总结第52-54页
    6.2 未来研究展望第54-55页
参考文献第55-60页
在学研究成果第60-61页
致谢第61页

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