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基于视觉显著性的图像质量评价方法研究

中文摘要第3-4页
英文摘要第4页
1 绪论第7-14页
    1.1 引言第7页
    1.2 课题研究背景及其意义第7-9页
    1.3 图像质量评价研究现状及发展趋势第9-12页
    1.4 论文的主要工作及内容第12-14页
2 人类视觉系统第14-26页
    2.1 人类视觉系统感知原理和结构第14-18页
        2.1.1 眼球第15-16页
        2.1.2 视网膜第16-17页
        2.1.3 外侧膝状体第17页
        2.1.4 视皮层第17-18页
    2.2 人类视觉心理物理学特性第18-22页
        2.2.1 亮度特性第19-20页
        2.2.2 对比敏感度第20页
        2.2.3 色度特性第20-21页
        2.2.4 掩盖特性第21-22页
        2.2.5 中央凹视觉第22页
        2.2.6 多通道特性第22页
    2.3 LAB色彩空间第22-25页
        2.3.1 颜色特征第23页
        2.3.2 颜色空间第23-24页
        2.3.3 LAB色彩空间第24-25页
    2.4 本章小结第25-26页
3 图像质量评价方法概述第26-33页
    3.1 图像和图像质量的定义第26页
        3.1.1 图像的定义第26页
        3.1.2 图像质量的定义第26页
    3.2 图像质量主观评价方法第26-28页
    3.3 图像质量客观评价方法第28-32页
        3.3.1 全参考图像质量评价方法第28-31页
        3.3.2 部分参考图像质量评价方法第31-32页
        3.3.3 无参考型图像质量评价方法第32页
    3.4 本章小结第32-33页
4 图像质量评价方法的改进第33-43页
    4.1 结构相似性质量评价方法第33-35页
        4.1.1 结构相似性和图像质量第33页
        4.1.2 空域结构相似性指标第33-35页
        4.1.3 SSIM的适用性第35页
    4.2 改进的质量评价算法第35-42页
        4.2.1 主要思路第35-36页
        4.2.2 基于视觉显著性的加权因子第36-38页
        4.2.3 亮度测量第38页
        4.2.4 清晰度测量第38-40页
        4.2.5 结构对比度测量第40-41页
        4.2.6 图像质量评价综合指标第41-42页
    4.3 本章小结第42-43页
5 实验结果及分析第43-52页
    5.1 图像质量客观评价模型评估准则第43-45页
        5.1.1 客观评价模型性能判定方法第43页
        5.1.2 客观评价模型预测准则第43-45页
    5.2 实验结果及分析第45-48页
        5.2.1 模型测试验证平台第45页
        5.2.2 拟合图分析第45-46页
        5.2.3 客观数据分析第46-48页
    5.3 算法应用第48-51页
    5.4 本章小结第51-52页
6 总结与展望第52-54页
    6.1 全文总结第52页
    6.2 展望第52-54页
致谢第54-55页
参考文献第55-58页

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