ICA和BT-SVM在立体图像质量评价系统中的应用
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-13页 |
| ·研究目及意义 | 第7-8页 |
| ·国内外研究现状分析 | 第8-11页 |
| ·论文主要工作 | 第11页 |
| ·论文的组织结构 | 第11-13页 |
| 第二章 人眼视觉与立体成像技术 | 第13-22页 |
| ·视感知的物理结构 | 第13-15页 |
| ·人眼立体视觉 | 第15-17页 |
| ·双目立体视觉 | 第15-16页 |
| ·单目立体视觉 | 第16-17页 |
| ·立体图像成像原理 | 第17-18页 |
| ·立体图像显示技术 | 第18-21页 |
| ·色分法立体显示 | 第19-20页 |
| ·光分法立体显示 | 第20页 |
| ·时分立体显示 | 第20-21页 |
| ·裸眼 3D 技术 | 第21页 |
| ·小结 | 第21-22页 |
| 第三章 相关技术介绍 | 第22-38页 |
| ·SVM | 第22-27页 |
| ·SVM 的发展和基本思想 | 第22-23页 |
| ·SVM 理论 | 第23-27页 |
| ·BT-SVM | 第27-30页 |
| ·特征空间的类间可分性 | 第30-32页 |
| ·类间可分性标准 | 第30-31页 |
| ·基于核函数映射的类间可分性判定标准 | 第31-32页 |
| ·根据类间可分性生成二叉树结构 | 第32-33页 |
| ·独立分量分析算法 | 第33-37页 |
| ·ICA 算法与人类视觉 | 第34-35页 |
| ·ICA 模型 | 第35-36页 |
| ·峰度 | 第36-37页 |
| ·基于峰度目标函数的 ICA | 第37页 |
| ·小结 | 第37-38页 |
| 第四章 立体图像质量客观评价方法 | 第38-42页 |
| ·特征空间的提取及图像在特征空间的表示 | 第38-39页 |
| ·系统结构的确定 | 第39-41页 |
| ·训练集合在特征空间的表示 | 第40页 |
| ·计算训练样本类间可分性 | 第40页 |
| ·确定系统结构及测试 | 第40-41页 |
| ·小结 | 第41-42页 |
| 第五章 系统仿真和结果分析 | 第42-53页 |
| ·实验素材 | 第42-43页 |
| ·实验步骤 | 第43-47页 |
| ·预处理 | 第44页 |
| ·特征空间的提取 | 第44-45页 |
| ·训练 BT-SVM 多分类系统 | 第45-46页 |
| ·BT-SVM 系统测试 | 第46-47页 |
| ·实验结果与分析 | 第47-52页 |
| ·小结 | 第52-53页 |
| 第六章 总结与展望 | 第53-54页 |
| ·总结 | 第53页 |
| ·展望 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-59页 |
| 发表论文和参加科研情况说明 | 第59-60页 |
| 致谢 | 第60页 |
