| 摘要 | 第4-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 引言 | 第10-12页 |
| 1 绪论 | 第12-24页 |
| 1.1 选题背景及意义 | 第12-14页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第14-22页 |
| 1.2.1 平面图像质量评价方法 | 第15-17页 |
| 1.2.2 立体图像质量评价方法 | 第17-18页 |
| 1.2.3 单通道视频质量客观评价方法 | 第18-20页 |
| 1.2.4 立体视频质量客观评价方法 | 第20-22页 |
| 1.3 本文的研究内容和创新之处 | 第22-23页 |
| 1.4 论文结构安排 | 第23-24页 |
| 2 视频质量客观评价方法研究基础 | 第24-32页 |
| 2.1 人类视觉系统 | 第24-26页 |
| 2.1.1 人类视觉系统中的信息处理 | 第24-25页 |
| 2.1.2 人类视觉系统特性 | 第25-26页 |
| 2.2 引起视频质量下降的因素分析 | 第26-27页 |
| 2.2.1 由压缩编码引起的质量下降 | 第27页 |
| 2.2.2 由信道误码引起的质量下降 | 第27页 |
| 2.3 时域加权模型 | 第27-31页 |
| 2.4 本章小结 | 第31-32页 |
| 3 基于独眼图梯度方向直方图特征的无参考立体图像质量评价方法 | 第32-41页 |
| 3.1 获取立体图像对独眼图 | 第32-34页 |
| 3.2 提取梯度直方图特征 | 第34-35页 |
| 3.3 基于Fisher编码的特征 | 第35-38页 |
| 3.4 实验结果及分析 | 第38-40页 |
| 3.4.1 测试数据库和性能指标 | 第38页 |
| 3.4.2 实验结果与分析 | 第38-40页 |
| 3.5 本章小结 | 第40-41页 |
| 4 无参考平面视频质量评价方法 | 第41-50页 |
| 4.1 视频预处理 | 第41-44页 |
| 4.1.1 多尺度高斯差分分解 | 第41-43页 |
| 4.1.2 运动切片的获取 | 第43-44页 |
| 4.2 梯度局部二值模式特征提取 | 第44-46页 |
| 4.3 基于随机森林分类算法的质量预测 | 第46-47页 |
| 4.4 实验结果与分析 | 第47-49页 |
| 4.5 本章小结 | 第49-50页 |
| 5 全参考立体视频质量客观评价方法 | 第50-58页 |
| 5.1 基于时空域结构的立体视频质量评价方法 | 第51-54页 |
| 5.1.1 时空域结构相似度 | 第51-52页 |
| 5.1.2 空域质量融合 | 第52-53页 |
| 5.1.3 左右视点质量融合 | 第53-54页 |
| 5.1.4 时域质量融合 | 第54页 |
| 5.2 实验结果及分析 | 第54-57页 |
| 5.2.1 参数选择 | 第54-55页 |
| 5.2.2 性能比较 | 第55-56页 |
| 5.2.3 复杂度对比 | 第56-57页 |
| 5.3 本章小结 | 第57-58页 |
| 6 总结和展望 | 第58-60页 |
| 6.1 本文工作总结 | 第58-59页 |
| 6.2 未来研究展望 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-65页 |
| 在学研究成果 | 第65-66页 |
| 致谢 | 第66页 |