| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 第1章 绪论 | 第10-20页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-17页 |
| 1.2.1 图像质量评价的现状 | 第12-17页 |
| 1.3 研究内容与结构 | 第17-20页 |
| 第2章 图像质量评价及稀疏表示的基本理论 | 第20-32页 |
| 2.1 人类视觉系统 | 第20-23页 |
| 2.1.1 HVS的感知原理 | 第20-21页 |
| 2.1.2 人类视觉系统的心理物理学特性 | 第21-23页 |
| 2.2 客观图像质量评价的性能准则 | 第23-27页 |
| 2.2.1 图像数据库的选取 | 第23-25页 |
| 2.2.2 客观图像质量评价的性能指标 | 第25-27页 |
| 2.3 稀疏表示的基本理论 | 第27-31页 |
| 2.3.1 稀疏表示模型 | 第27-29页 |
| 2.3.2 稀疏信号的重构方法 | 第29-31页 |
| 2.4 本章小结 | 第31-32页 |
| 第3章 基于稀疏表示的无参考图像质量评价模型 | 第32-51页 |
| 3.1 引言 | 第32-33页 |
| 3.2 稀疏表示的无参考图像质量评价方法 | 第33-41页 |
| 3.2.1 空域统计特征提取 | 第33-38页 |
| 3.2.2 特征字典构造 | 第38-39页 |
| 3.2.3 特征稀疏表示 | 第39-40页 |
| 3.2.4 图像质量量化 | 第40-41页 |
| 3.3 实验结果与分析 | 第41-49页 |
| 3.3.1 一致性实验 | 第42-44页 |
| 3.3.2 对比性实验 | 第44-49页 |
| 3.4 本章小结 | 第49-51页 |
| 第4章 基于稀疏表示的无参考质量评价模型的应用技术 | 第51-63页 |
| 4.1 引言 | 第51-52页 |
| 4.2 基于移动终端上的内容自适应背光控制技术 | 第52-55页 |
| 4.2.1 ROI的提取 | 第52-53页 |
| 4.2.2 图像特征的计算 | 第53-54页 |
| 4.2.3 线性回归模型建立 | 第54-55页 |
| 4.3 实验结果与分析 | 第55-61页 |
| 4.3.1 实验环境 | 第55-56页 |
| 4.3.2 基于人眼视觉感知的图像显示效果的评价 | 第56-57页 |
| 4.3.3 实验结果 | 第57-61页 |
| 4.4 本章小结 | 第61-63页 |
| 第5章 总结与展望 | 第63-65页 |
| 5.1 工作总结 | 第63-64页 |
| 5.2 下一步的工作 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-71页 |
| 致谢 | 第71-72页 |
| 攻读硕士学位期间从事的科研工作及取得的成果 | 第72页 |