| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 1 绪论 | 第9-14页 |
| ·引言 | 第9-10页 |
| ·研究的目的与意义 | 第10-11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-12页 |
| ·本文的结构与内容 | 第12-14页 |
| 2 图像质量评价的基本方法与框架 | 第14-24页 |
| ·图像质量评价方法的主要分类 | 第14-15页 |
| ·Top-down 与Bottom-Up 方法 | 第15-17页 |
| ·全参考、半参考、无参考度量 | 第17-20页 |
| ·视觉注意 | 第20-21页 |
| ·IQA 的一般框架与本文框架 | 第21-23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 3 基于上下文感知的显著区域提取与基于结构相似性的质量评价方法 | 第24-42页 |
| ·Saliency Map 的定义 | 第24-25页 |
| ·基于上下文感知的视觉显著图谱提取算法描述 | 第25-27页 |
| ·视觉显著图谱提取算法原理与实验 | 第27-31页 |
| ·图像结构相似性描述 | 第31-34页 |
| ·基于结构相似性的算法设计 | 第34-39页 |
| ·相似性度量及实验 | 第39-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 4 基于Saliency Map 与SSIM 的图像质量评价方法 | 第42-51页 |
| ·二者结合的基本点 | 第42-43页 |
| ·改进方法的提出 | 第43-44页 |
| ·改进方法实验 | 第44-47页 |
| ·分析与结论 | 第47-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 5 结论与展望 | 第51-53页 |
| ·本文的工作总结 | 第51页 |
| ·未来研究工作展望 | 第51-53页 |
| 致谢 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-58页 |