首页--工业技术论文--自动化技术、计算机技术论文--计算技术、计算机技术论文--计算机的应用论文--信息处理(信息加工)论文--模式识别与装置论文

基于自然场景统计特性的图像质量评价

摘要第5-6页
ABSTRACT第6-7页
符号对照表第10-11页
缩略语对照表第11-15页
第一章 绪论第15-21页
    1.1 研究背景和意义第15-16页
    1.2 图像质量评价研究现状第16-19页
        1.2.1 全参考型图像质量评价方法第16-17页
        1.2.2 半参考型图像质量评价方法第17-18页
        1.2.3 无参考型图像质量评价方法第18-19页
    1.3 论文主要研究内容及章节安排第19-21页
第二章 基于Shearlet变换的半参考型图像质量评价第21-33页
    2.1 引言第21页
    2.2 Shearlet变换第21-23页
    2.3 基于Shearlet变换的半参考型图像质量评价第23-27页
        2.3.1 基于Shearlet变换的图像信息分解第24-25页
        2.3.2 Shearlet域的感知特征计算第25-26页
        2.3.3 图像质量评价测度第26-27页
    2.4 实验结果与分析第27-31页
        2.4.1 评价准侧第27-28页
        2.4.2 一致性实验第28-29页
        2.4.3 合理性实验第29-30页
        2.4.4 敏感性实验第30-31页
    2.5 本章小结第31-33页
第三章 基于广义高斯模型的无参考型图像质量评价第33-45页
    3.1 引言第33页
    3.2 广义高斯分布模型第33-34页
    3.3 基于广义高斯模型的无参考型图像质量评价第34-39页
        3.3.1 自然图像的Shearlet域统计特性第35-37页
        3.3.2 Shearlet域的统计特征提取第37-39页
        3.3.3 图像质量评价测度第39页
    3.4 实验结果与分析第39-44页
        3.4.1 一致性实验第39-41页
        3.4.2 合理性实验第41-42页
        3.4.3 多尺度实验第42-44页
        3.4.4 特征有效性分析第44页
    3.5 本章小结第44-45页
第四章 基于视觉感知的无参考型拍摄图像质量评价第45-57页
    4.1 引言第45-46页
    4.2 颜色分量第46-47页
    4.3 基于视觉感知的无参考型拍摄图像质量评价第47-51页
        4.3.1 梯度域统计特征提取第48-50页
        4.3.2 模型训练第50-51页
        4.3.3 图像质量评价测度第51页
    4.4 实验结果与分析第51-56页
        4.4.1 实验数据库介绍第51-52页
        4.4.2 一致性实验第52-54页
        4.4.3 训练数据鲁棒性实验第54页
        4.4.4 扩展性实验第54-56页
    4.5 本章小结第56-57页
第五章 总结与展望第57-61页
    5.1 总结第57-58页
    5.2 展望第58-61页
参考文献第61-67页
致谢第67-69页
作者简介第69-71页

论文共71页,点击 下载论文
上一篇:高糖调节巨噬细胞中骨桥蛋白表达的作用机制研究
下一篇:多囊肾病中Cordon-bleu影响初级纤毛结构和功能的上下游机制研究