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无参考图像模糊度评价方法研究

创新点摘要第5-7页
摘要第7-10页
ABSTRACT第10-13页
第1章 绪论第17-54页
    1.1 研究背景和意义第17-19页
    1.2 国内外发展现状第19-33页
        1.2.1 图像质量主观评价方法概述第19-21页
        1.2.2 图像质量客观评价方法概述第21-30页
        1.2.3 图像模糊度客观评价方法概述第30-33页
    1.3 图像质量客观评价算法的有效性验证第33-38页
        1.3.1 图像质量客观评价算法设计准则第33-34页
        1.3.2 图像质量评价算法公共测试数据库第34-35页
        1.3.3 图像质量客观评价算法的主客观评价一致性指标第35-38页
    1.4 图像模糊度评价存在的问题第38-39页
    1.5 论文的认知科学基础第39-41页
        1.5.1 马尔的视觉计算理论第39页
        1.5.2 What和Where视觉通路第39-41页
    1.6 论文主要工作第41-46页
        1.6.1 论文工作的总体思路第41-44页
        1.6.2 论文主要工作第44-46页
    1.7 论文工作的有效性验证方法第46-53页
        1.7.1 评价指标与方法第46-49页
        1.7.2 典型比较方法第49-52页
        1.7.3 测试数据库第52-53页
    1.8 论文章节安排第53页
    1.9 小结第53-54页
第2章 基于三维参数结构张量的图像模糊度评价方法第54-80页
    2.1 引言第54页
    2.2 模糊图像与其模糊副本差异减弱特性第54-57页
    2.3 基于单幅图像的三维参数结构张量第57-65页
        2.3.1 图像的二维局部结构张量原理第57-59页
        2.3.2 图像三维参数结构张量的构造第59-60页
        2.3.3 图像三维参数结构张量的特性第60-65页
    2.4 基于三维参数结构张量的图像模糊度评价第65-69页
    2.5 实验结果与分析第69-79页
    2.6 小结第79-80页
第3章 基于显著性纹理特征的图像模糊度评价方法第80-103页
    3.1 引言第80页
    3.2 基于灰度共生矩阵的图像显著性纹理特征第80-89页
        3.2.1 纹理特征的常用分析和度量方法第80-84页
        3.2.2 显著性纹理特征定义第84-86页
        3.2.3 显著性纹理特征与图像模糊程度之间的关系第86-89页
    3.3 基于显著性纹理特征的图像模糊度评价第89-92页
    3.4 实验结果与分析第92-102页
    3.5 小结第102-103页
第4章 基于稀疏表示的图像模糊度评价方法第103-121页
    4.1 引言第103页
    4.2 图像稀疏表示原理第103-105页
    4.3 图像稀疏表示与图像模糊程度之间的关系第105-109页
    4.4 基于稀疏表示的图像模糊度评价第109-111页
    4.5 实验结果与分析第111-120页
    4.6 小结第120-121页
第5章 结合稀疏表示与概率潜在语义的图像模糊度评价方法第121-138页
    5.1 引言第121页
    5.2 基于概率潜在语义的图像分析第121-122页
    5.3 结合稀疏表示与概率潜在语义的图像模糊度评价第122-128页
        5.3.1 本文方法框架第123-124页
        5.3.2 学习训练第124-127页
        5.3.3 模糊度评价第127-128页
    5.4 实验结果与分析第128-137页
    5.5 小结第137-138页
第6章 本文四种图像模糊度评价方法的综合分析比较第138-151页
    6.1 引言第138页
    6.2 原理分析第138-140页
    6.3 模糊度评价方法的单调性分析比较第140-143页
    6.4 模糊度评价方法的抗噪性分析比较第143-146页
    6.5 模糊度评价方法的主客观评价一致性分析比较第146-148页
    6.6 模糊度评价方法的时间复杂度分析比较第148-149页
    6.7 模糊度评价方法的整体性能分析比较第149-150页
    6.8 小结第150-151页
结论第151-153页
参考文献第153-165页
攻读学位期间公开发表论文第165-166页
致谢第166-167页
作者简介第167页

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