基于图像失真类型的图像质量评价算法的研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-19页 |
| 1.1 图像及图像质量评价 | 第9-10页 |
| 1.2 图像质量评价方法 | 第10-15页 |
| 1.2.1 图像质量主观评价方法 | 第10-12页 |
| 1.2.2 客观图像质量评价方法 | 第12-15页 |
| 1.3 图像质量评价算法的研究现状及进展 | 第15-17页 |
| 1.4 本文章节安排 | 第17-19页 |
| 第二章 人类视觉系统 | 第19-29页 |
| 2.1 人类视觉系统结构 | 第19-23页 |
| 2.1.1 人眼结构 | 第19-21页 |
| 2.1.2 人眼图像的形成过程 | 第21-22页 |
| 2.1.3 人类视觉系统的结构及信息处理 | 第22-23页 |
| 2.2 人类视觉系统特性 | 第23-29页 |
| 2.2.1 亮度适应特性 | 第24-25页 |
| 2.2.2 对比灵敏度 | 第25-26页 |
| 2.2.3 同时对比度和 Mach 带 | 第26-27页 |
| 2.2.4 视觉暂留 | 第27-29页 |
| 第三章 全参考图像质量评价方法 | 第29-40页 |
| 3.1 基于图像像素统计误差的质量评价方法 | 第29-30页 |
| 3.2 基于图像结构特征的质量评价方法 | 第30-33页 |
| 3.3 基于信息论的质量评价方法 | 第33-34页 |
| 3.4 基于 HVS 的质量评价方法 | 第34-36页 |
| 3.5 衡量图像质量客观评价算法的性能指标 | 第36-40页 |
| 3.5.1 Pearson 相关系数 | 第36-37页 |
| 3.5.2 Spearman 等级相关系数 | 第37-38页 |
| 3.5.3 均方根误差 | 第38页 |
| 3.5.4 平均绝对误差 | 第38-39页 |
| 3.5.5 离出率 | 第39-40页 |
| 第四章 图像失真类型分类器 | 第40-55页 |
| 4.1 实验所用图像数据库简介 | 第40-44页 |
| 4.1.1 LIVE 数据库 | 第41-42页 |
| 4.1.2 TID2008 数据库 | 第42页 |
| 4.1.3 CSIQ 数据库 | 第42-44页 |
| 4.2 图像失真类型分类模型 | 第44-50页 |
| 4.2.1 图像预处理 | 第44-45页 |
| 4.2.2 图像失真信息的特征提取 | 第45-47页 |
| 4.2.3 图像失真类型分类 | 第47-50页 |
| 4.3 失真分类器的实验过程及实验结果 | 第50-55页 |
| 第五章 基于失真类型的图像质量评价模型 | 第55-64页 |
| 5.1 DHT-IQA 模型的设计思路 | 第59-60页 |
| 5.2 实验过程及实验结果 | 第60-64页 |
| 第六章 总结和展望 | 第64-66页 |
| 6.1 总结 | 第64-65页 |
| 6.2 展望 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-70页 |
| 发表论文和参加科研情况说明 | 第70-71页 |
| 致谢 | 第71页 |
