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面向退化增强及复原图像的主客观一致图像质量评价方法

摘要第4-5页
ABSTRACT第5-6页
第一章 绪论第16-32页
    1.1 研究背景及意义第16-17页
        1.1.1 图像质量及其评价第16页
        1.1.2 图像质量变化的原因第16-17页
        1.1.3 图像质量评价的意义第17页
    1.2 国内外研究现状第17-24页
        1.2.1 人眼视觉系统第18-19页
        1.2.2 主观评价方法第19-20页
        1.2.3 客观评价方法第20-24页
    1.3 图像质量评价数据库第24-28页
        1.3.1 失真图像数据库第24-27页
        1.3.2 增强图像数据库第27-28页
        1.3.3 复原图像数据库第28页
    1.4 客观图像质量评价指标性能验证第28-30页
        1.4.1 平均绝对误差第29页
        1.4.2 均方误差第29页
        1.4.3 线性皮尔斯系数第29-30页
        1.4.4 斯皮尔曼系数第30页
        1.4.5 肯德尔系数第30页
    1.5 论文主要工作及组织结构第30-32页
        1.5.1 论文的主要工作第30-31页
        1.5.2 论文的组织结构第31-32页
第二章 基于显著性图像边缘的全参考图像质量评价第32-53页
    2.1 引言第32页
    2.2 视觉显著性第32-35页
    2.3 视觉显著性图像提取第35-38页
        2.3.1 颜色显著性第35-36页
        2.3.2 频率显著性第36-37页
        2.3.3 位置显著性第37页
        2.3.4 显著性图像VS_((x))第37-38页
    2.4 基于显著性图像边缘的图像评价指标第38-40页
        2.4.1 显著性图像边缘特征提取第38-40页
        2.4.2 EVSH评价指标第40页
    2.5 实验结果与分析第40-52页
        2.5.1 LIVE数据库实验第40-46页
        2.5.2 CSIQ数据库实验第46-52页
    2.6 本章小结第52-53页
第三章 基于多相似性特征联合的增强图像质量评价第53-66页
    3.1 引言第53页
    3.2 增强图像与原始图像的相似性特征提取第53-60页
        3.2.1 亮度相似性特征第54-55页
        3.2.2 对比度相似性特征第55-56页
        3.2.3 饱和度相似性特征第56-57页
        3.2.4 锐度相似性特征第57-59页
        3.2.5 基于多相似性特征联合的增强图像评价指标第59-60页
    3.3 实验结果与分析第60-65页
        3.4.1 实验平台及数据库第60页
        3.4.2 EIQA指标不同权重值比较第60-61页
        3.4.3 EIQA指标主观一致性第61-62页
        3.4.4 与其它评价方法主观一致性比较第62-64页
        3.4.5 与其它评价指标速率比较第64-65页
    3.4 本章小结第65-66页
第四章 基于信息熵差的复原图像质量评价第66-79页
    4.1 引言第66-67页
    4.2 基于信息熵差的复原图像质量评价指标计算方法第67-68页
    4.3 参考图像和复原图像的小波域模型第68-69页
        4.3.1 引言第68页
        4.3.2 高斯尺度混合模型第68-69页
        4.3.3 视觉失真模型第69页
    4.4 复原图像质量评价指标第69-70页
        4.4.1 参考图像和复原图像小波域信息熵第69-70页
        4.4.2 基于信息熵差的复原图像质量评价指标第70页
    4.5 复原图像数据库设计第70-72页
        4.5.1 构造复原图像第70-71页
        4.5.2 主观评价复原图像第71页
        4.5.3 处理复原图像主观分数第71-72页
    4.6 实验结果与分析第72-78页
        4.6.1 实验设置RIQA指标参数k和σ_n~2的最优值第72-74页
        4.6.2 RIQA指标主观一致性第74-75页
        4.6.3 与其它评价方法主观一致性比较第75-77页
        4.6.4 与其它评价指标速率比较第77-78页
    4.7 本章小结第78-79页
第五章 总结与展望第79-81页
参考文献第81-85页
致谢第85-86页
在学期间的研究成果及发表的学术论文第86页

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