| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-21页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-12页 |
| 1.1.1 图像质量评价的重要性 | 第9页 |
| 1.1.2 图像失真的引入 | 第9-12页 |
| 1.2 图像质量评价方法 | 第12-19页 |
| 1.2.1 图像质量的主观评价方法 | 第12-13页 |
| 1.2.2 图像质量的客观评价方法 | 第13-17页 |
| 1.2.3 客观图像质量评价方法性能评估 | 第17-19页 |
| 1.3 论文研究内容及章节安排 | 第19-21页 |
| 第二章 无参考图像质量评价方法的研究 | 第21-33页 |
| 2.1 现有通用型无参考图像质量评价方法 | 第21-22页 |
| 2.2 与质量相关的图像特征选取 | 第22-26页 |
| 2.2.1 自然图像的变换域特征举例——“Gabor变换” | 第23-24页 |
| 2.2.2 自然图像的空域特征举例——“归一化亮度系数” | 第24-26页 |
| 2.3 图像质量评价方法的整体框架设计 | 第26-30页 |
| 2.3.1 “两阶段型” | 第26-28页 |
| 2.3.2 “全局型” | 第28-30页 |
| 2.4 通用型无参考图像质量评价方法分析 | 第30-33页 |
| 第三章 基于显著区域的无参考图像质量评价算法 | 第33-51页 |
| 3.1 著区域提取方法研究 | 第33-35页 |
| 3.2 适用于图像质量评价的显著区域提取算法 | 第35-39页 |
| 3.3 一种基于显著区域的通用型无参考图像质量评价算法 | 第39-44页 |
| 3.3.1 空域自然场景统计(NSS) | 第39-40页 |
| 3.3.2 显著区域提取 | 第40页 |
| 3.3.3 空域特征提取 | 第40-43页 |
| 3.3.4 MVG模型和质量评价 | 第43-44页 |
| 3.4 算法性能分析 | 第44-51页 |
| 3.4.1 测试方法和环境 | 第44-45页 |
| 3.4.2 算法性能比较 | 第45-47页 |
| 3.4.3 参数选取对算法性能影响 | 第47-51页 |
| 第四章 基于“高层语义”的无参考图像质量评价算法 | 第51-63页 |
| 4.1 底层特征与“高层语义” | 第51-53页 |
| 4.1.1 主题模型 | 第51-52页 |
| 4.1.2 图像底层特征和“高层语义” | 第52-53页 |
| 4.2 概率潜在语义分析(PLSA) | 第53-55页 |
| 4.2.1 构造主题模型 | 第53-54页 |
| 4.2.2 EM算法求解 | 第54-55页 |
| 4.3 基于PLSA的通用型无参考图像质量评价算法 | 第55-58页 |
| 4.3.1 图像随机取块与空域NSS特征提取 | 第56页 |
| 4.3.2 不同图像的处理流程 | 第56-58页 |
| 4.4 算法性能分析 | 第58-63页 |
| 4.4.1 测试方法和环境 | 第58页 |
| 4.4.2 算法性能比较 | 第58-60页 |
| 4.4.3 参数选取对算法性能影响 | 第60-63页 |
| 第五章 总结与展望 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-69页 |
| 附录 缩写说明 | 第69-71页 |
| 致谢 | 第71-73页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第73页 |
