| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 符号对照表 | 第11-13页 |
| 缩略语对照表 | 第13-16页 |
| 第一章 绪论 | 第16-26页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第16-17页 |
| 1.2 客观图像质量评价方法的国内外研究现状与发展趋势 | 第17-20页 |
| 1.2.1 全参考参考图像质量评价 | 第17-18页 |
| 1.2.2 部分参考图像质量评价 | 第18页 |
| 1.2.3 无参考图像质量评价 | 第18-20页 |
| 1.3 客观图像质量评价实验数据库 | 第20-21页 |
| 1.4 客观图像质量评价算法性能衡量指标 | 第21-22页 |
| 1.5 论文研究内容和结构安排 | 第22-26页 |
| 1.5.1 论文的研究内容和创新点 | 第22-23页 |
| 1.5.2 论文的结构安排 | 第23-26页 |
| 第二章 基于多级字典集的无参考图像质量评价 | 第26-48页 |
| 2.1 引言 | 第26-30页 |
| 2.2 Gabor滤波器提取图像特征 | 第30-33页 |
| 2.3 基于梯度相似性的图像局部子块质量值模型 | 第33-36页 |
| 2.4 使用聚类算法建立多级字典集 | 第36-41页 |
| 2.4.1 Kmeans聚类算法 | 第36-37页 |
| 2.4.2 训练多级特征字典 | 第37-41页 |
| 2.5 图像特征编码与质量值预测 | 第41页 |
| 2.6 实验结果与分析 | 第41-45页 |
| 2.7 算法的应用 | 第45-47页 |
| 2.8 小结 | 第47-48页 |
| 第三章 基于视皮层方位选择性机理的无参考图像质量评价 | 第48-68页 |
| 3.1 引言 | 第48页 |
| 3.2 HVS视皮层方位选择性机理 | 第48-50页 |
| 3.3 设计图像结构描述子 | 第50-54页 |
| 3.3.1 结构描述子的设计思路 | 第50-52页 |
| 3.3.2 结构描述子的计算过程 | 第52-54页 |
| 3.4 构建模式字典 | 第54-57页 |
| 3.5 建立回归模型 | 第57-62页 |
| 3.5.1 提取图像的特征向量 | 第57-62页 |
| 3.5.2 建立预测模型 | 第62页 |
| 3.6 实验结果与分析 | 第62-66页 |
| 3.7 算法的应用 | 第66-67页 |
| 3.8 小结 | 第67-68页 |
| 第四章 基于多类特征信息量衰减的无参考图像质量评价 | 第68-86页 |
| 4.1 引言 | 第68页 |
| 4.2 图像噪声与图像信息量衰减 | 第68-69页 |
| 4.3 图像特征提取 | 第69-72页 |
| 4.3.1 提取图像亮度信息 | 第69-70页 |
| 4.3.2 提取图像方向信息 | 第70-71页 |
| 4.3.3 提取图像梯度信息 | 第71-72页 |
| 4.4 图像特征联合信息熵及联合概率分布 | 第72-79页 |
| 4.4.1 两类特征联合信息熵 | 第72-73页 |
| 4.4.2 两类特征联合概率分布 | 第73-77页 |
| 4.4.3 三类特征联合概率分布 | 第77-79页 |
| 4.5 建立回归模型 | 第79-80页 |
| 4.6 实验结果与分析 | 第80-83页 |
| 4.7 算法的应用 | 第83-84页 |
| 4.8 小结 | 第84-86页 |
| 第五章 总结与展望 | 第86-88页 |
| 5.1 总结 | 第86-87页 |
| 5.2 展望 | 第87-88页 |
| 参考文献 | 第88-94页 |
| 致谢 | 第94-96页 |
| 作者简介 | 第96-97页 |
