视频质量诊断算法研究与实现
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-17页 |
| ·选题背景及意义 | 第10-11页 |
| ·概述及发展现状 | 第11-16页 |
| ·视频质量诊断概述 | 第11-13页 |
| ·国内外研究现状 | 第13-16页 |
| ·论文主要工作与安排 | 第16-17页 |
| ·论文的主要工作 | 第16页 |
| ·论文的内容安排 | 第16-17页 |
| 第2章 视频质量诊断相关理论 | 第17-30页 |
| ·图像噪声理论 | 第17-22页 |
| ·图像噪声模型 | 第17-19页 |
| ·传统的图像噪声检测算法 | 第19-22页 |
| ·图像清晰度评价函数 | 第22-25页 |
| ·梯度函数 | 第22-23页 |
| ·频率域函数 | 第23-24页 |
| ·信息学函数 | 第24页 |
| ·边缘特征函数 | 第24-25页 |
| ·摄像机干扰检测算法 | 第25-29页 |
| ·基于像素处理的场景变化检测 | 第26-27页 |
| ·基于代数运算的场景变化检测 | 第27-28页 |
| ·基于结构特征分析的场景变化检测 | 第28-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 第3章 图像噪声检测 | 第30-38页 |
| ·引言 | 第30页 |
| ·基于方向算子的图像噪声检测算法 | 第30-34页 |
| ·八方向算子 | 第31-33页 |
| ·局部隶属度函数 | 第33-34页 |
| ·模拟试验和结果分析 | 第34-37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 第4章 图像清晰度检测 | 第38-48页 |
| ·引言 | 第38页 |
| ·基于边缘宽度的图像清晰度检测算法 | 第38-43页 |
| ·边缘提取 | 第39-40页 |
| ·分块处理 | 第40页 |
| ·计算边缘过渡宽度 | 第40-41页 |
| ·建立清晰度检测模型 | 第41-43页 |
| ·模拟试验和结果分析 | 第43-47页 |
| ·图像清晰度衡量标准 | 第43-45页 |
| ·结果分析 | 第45-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 第5章 摄像机干扰检测 | 第48-60页 |
| ·引言 | 第48页 |
| ·基于统计分析的摄像机干扰检测算法 | 第48-58页 |
| ·特征检测与匹配 | 第49-53页 |
| ·特征统计分析 | 第53-58页 |
| ·模拟试验和结果分析 | 第58-59页 |
| ·本章小结 | 第59-60页 |
| 第6章 总结与展望 | 第60-62页 |
| ·研究内容回顾 | 第60页 |
| ·研究工作展望 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-68页 |
| 致谢 | 第68页 |
