数字图像质量检测技术的研究与实现
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-13页 |
| ·课题研究的背景 | 第9页 |
| ·课题研究的意义 | 第9-11页 |
| ·论文的主要工作 | 第11页 |
| ·论文的结构 | 第11-13页 |
| 第二章 数字图像质量检测相关技术及研究现状 | 第13-21页 |
| ·数字图像的特征 | 第13-19页 |
| ·图像的自然特征 | 第14页 |
| ·图像的统计特征 | 第14-19页 |
| ·数字图像质量检测技术的研究现状 | 第19-21页 |
| 第三章 基于图像分析的色偏检测方法 | 第21-36页 |
| ·引言 | 第21-23页 |
| ·色偏检测原理与颜色空间 | 第23-25页 |
| ·基于图像分析的色偏检测模型 | 第25-35页 |
| ·颜色空间的选择 | 第26-28页 |
| ·基于图像分析的色偏检测模型 | 第28-31页 |
| ·实验结果与分析 | 第31-35页 |
| ·小结 | 第35-36页 |
| 第四章 基于图像中心矩的清晰度检测方法 | 第36-44页 |
| ·引言 | 第36页 |
| ·常见的清晰度评价函数 | 第36-39页 |
| ·基于图像绝对中心矩的清晰度评价函数 | 第39-43页 |
| ·小结 | 第43-44页 |
| 第五章 检测工具的开发与实现 | 第44-63页 |
| ·引言 | 第44页 |
| ·图像色偏检测 | 第44-54页 |
| ·基于Macbeth图的色偏检测 | 第44-49页 |
| ·实景图像的色偏检测 | 第49-51页 |
| ·色偏评测结果分析 | 第51-54页 |
| ·图像清晰度检测 | 第54-62页 |
| ·引言 | 第54页 |
| ·神经网络法 | 第54-56页 |
| ·检测区域的选取 | 第56-57页 |
| ·基于图像中心矩的清晰度检测 | 第57-59页 |
| ·实验结果与分析 | 第59-62页 |
| ·小结 | 第62-63页 |
| 第六章 总结 | 第63-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-68页 |
| 在学期间发表的论文 | 第68页 |