| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.1 图像失真类型判定 | 第11页 |
| 1.2.2 主观图像质量评价 | 第11页 |
| 1.2.3 客观图像质量评价 | 第11-13页 |
| 1.3 本文主要工作 | 第13-15页 |
| 1.4 本文结构安排 | 第15-16页 |
| 第二章 本文相关技术概述 | 第16-25页 |
| 2.1 图像失真类型判定经典算法 | 第16-20页 |
| 2.1.1 基于NSS的方法 | 第16-17页 |
| 2.1.2 基于CNN的方法 | 第17-20页 |
| 2.2 图像模糊评价经典算法 | 第20-22页 |
| 2.2.1 基于图像局部特征点的方法 | 第20-21页 |
| 2.2.2 基于图像梯度边缘的方法 | 第21页 |
| 2.2.3 基于图像变换域的方法 | 第21-22页 |
| 2.3 算法性能验证数据库和技术指标 | 第22-24页 |
| 2.3.1 标准数据库介绍 | 第22-23页 |
| 2.3.2 技术指标介绍 | 第23-24页 |
| 2.4 本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 基于Gabor小波和CNN的图像失真类型判定新算法 | 第25-41页 |
| 3.1 引言 | 第25-26页 |
| 3.2 算法基本思想 | 第26-27页 |
| 3.3 算法步骤 | 第27-35页 |
| 3.3.1 样本预处理 | 第27-29页 |
| 3.3.2 Gabor小波变换 | 第29-31页 |
| 3.3.3 模型的设计和训练 | 第31-35页 |
| 3.4 实验结果与分析 | 第35-40页 |
| 3.4.1 实验环境与样本集划分 | 第35-36页 |
| 3.4.2 对比实验与分析 | 第36-38页 |
| 3.4.3 参数对比实验 | 第38-40页 |
| 3.4.4 运行时间性能分析 | 第40页 |
| 3.5 本章小结 | 第40-41页 |
| 第四章 基于DCT和SIFT的无参考图像模糊评价新算法 | 第41-59页 |
| 4.1 引言 | 第41-42页 |
| 4.2 算法原理 | 第42-46页 |
| 4.2.1 SIFT与HVS | 第42-45页 |
| 4.2.2 图像模糊评价与DCT | 第45-46页 |
| 4.3 算法步骤 | 第46-50页 |
| 4.3.1 感兴趣块的选取 | 第46-47页 |
| 4.3.2 图像模糊评价 | 第47-50页 |
| 4.4 实验结果与分析 | 第50-58页 |
| 4.4.1 实验环境与参数设置 | 第50-51页 |
| 4.4.2 对比实验与分析 | 第51-57页 |
| 4.4.3 参数对比实验 | 第57-58页 |
| 4.4.4 运行时间性能分析 | 第58页 |
| 4.5 本章小结 | 第58-59页 |
| 第五章 总结与展望 | 第59-61页 |
| 5.1 本文工作总结 | 第59页 |
| 5.2 未来展望 | 第59-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-69页 |
| 附录 | 第69-70页 |
| 详细摘要 | 第70-72页 |