| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-8页 |
| ABSTRACT | 第8-10页 |
| 1 绪论 | 第15-35页 |
| 1.1 研究背景、目的及意义 | 第15-19页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第15-16页 |
| 1.1.2 研究目的与意义 | 第16-19页 |
| 1.2 国内外研究概述 | 第19-29页 |
| 1.2.1 显示设备的颜色特性及色度特征化 | 第19-22页 |
| 1.2.2 显示设备的图像质量评价 | 第22-26页 |
| 1.2.3 智能移动终端的色度特征化与图像质量评价 | 第26-29页 |
| 1.3 本论文主要研究内容及创新点 | 第29-35页 |
| 1.3.1 主要研究内容 | 第29-32页 |
| 1.3.2 创新点 | 第32-35页 |
| 2 理论基础概述 | 第35-71页 |
| 2.1 颜色的定量描述 | 第35-42页 |
| 2.1.1 CIE标准照明体 | 第35-37页 |
| 2.1.2 CIE标准照明与观察条件 | 第37-39页 |
| 2.1.3 CIE标准色度系统 | 第39-42页 |
| 2.2 颜色差异的评价 | 第42-46页 |
| 2.2.1 均匀颜色空间 | 第42-43页 |
| 2.2.2 典型色差公式 | 第43-46页 |
| 2.3 颜色的外貌属性及模型 | 第46-52页 |
| 2.3.1 色貌属性与色貌现象 | 第46-47页 |
| 2.3.2 色貌模型 | 第47-52页 |
| 2.4 图像的呈现与评价 | 第52-58页 |
| 2.4.1 数字图像的描述参数 | 第52-54页 |
| 2.4.2 颜色复现的目标 | 第54-56页 |
| 2.4.3 图像质量评价方法 | 第56-58页 |
| 2.5 心理物理学实验方法 | 第58-65页 |
| 2.5.1 阈限和匹配实验方法 | 第58-59页 |
| 2.5.2 量表技术 | 第59-62页 |
| 2.5.3 心理物理函数定律与判断法则 | 第62-65页 |
| 2.6 实验数据分析方法 | 第65-70页 |
| 2.6.1 因子分析 | 第65-68页 |
| 2.6.2 多元线性回归 | 第68-70页 |
| 2.7 本章小结 | 第70-71页 |
| 3 总体研究方案 | 第71-95页 |
| 3.1 实验规划与设计 | 第71-75页 |
| 3.2 实验器材准备 | 第75-82页 |
| 3.2.1 测量仪器与测量规范 | 第75-76页 |
| 3.2.2 显示屏的选择与基本参数 | 第76-78页 |
| 3.2.3 显示屏的颜色特性 | 第78-82页 |
| 3.3 测试图像准备 | 第82-89页 |
| 3.3.1 源图像选择 | 第82-85页 |
| 3.3.2 图像处理流程 | 第85-86页 |
| 3.3.3 图像调制方法 | 第86-89页 |
| 3.4 视觉评价的观察条件及实验流程 | 第89-94页 |
| 3.4.1 观察条件 | 第89-91页 |
| 3.4.2 实验流程 | 第91-94页 |
| 3.5 本章小结 | 第94-95页 |
| 4 智能移动终端的色度特征化建模与优化 | 第95-119页 |
| 4.1 显示设备色度特征化原理 | 第95-103页 |
| 4.1.1 二阶段色度特征化模型 | 第96-100页 |
| 4.1.2 其它色度特征化模型 | 第100-103页 |
| 4.2 典型色度特征化模型的性能测评 | 第103-111页 |
| 4.2.1 色度特征化的关键颜色特性测试 | 第104-108页 |
| 4.2.2 色度特征化的正向及反向精度评价 | 第108-111页 |
| 4.3 智能移动终端的色度特征化建模 | 第111-117页 |
| 4.3.1 多项式补偿模型的建立与测试 | 第111-115页 |
| 4.3.2 正向及反向特征化模型的选取 | 第115-117页 |
| 4.4 本章小结 | 第117-119页 |
| 5 智能移动终端图像质量的视觉数据分析 | 第119-151页 |
| 5.1 实验数据处理 | 第119-123页 |
| 5.1.1 观察者精度的评估 | 第119-121页 |
| 5.1.2 等距量表的获取 | 第121-123页 |
| 5.2 图像质量感知参量间的相互作用 | 第123-137页 |
| 5.2.1 相关系数的计算 | 第124-126页 |
| 5.2.2 分项感知参量间的相互影响 | 第126-129页 |
| 5.2.3 分项感知参量与总体图像质量之关系 | 第129-133页 |
| 5.2.4 关键分项感知参量的提取 | 第133-137页 |
| 5.3 图像质量感知参量的作用因素 | 第137-148页 |
| 5.3.1 图像内容之影响 | 第138-140页 |
| 5.3.2 调制方法与设备物理参数之影响 | 第140-144页 |
| 5.3.3 照明环境条件之影响 | 第144-148页 |
| 5.4 图像质量分析结果总述 | 第148-150页 |
| 5.5 本章小结 | 第150-151页 |
| 6 智能移动终端图像质量模型的构建与测试 | 第151-173页 |
| 6.1 总体图像质量的多元回归表述 | 第151-157页 |
| 6.1.1 回归模型表达式与求解 | 第151-156页 |
| 6.1.2 回归参数优化 | 第156-157页 |
| 6.2 图像质量分项感知参量的表征方法 | 第157-167页 |
| 6.2.1 表征思路及评价指标 | 第158-160页 |
| 6.2.2 自然性参量的表征 | 第160-163页 |
| 6.2.3 鲜艳性参量的表征 | 第163-164页 |
| 6.2.4 清晰度参量的表征 | 第164-167页 |
| 6.3 总体图像质量的模型及评价 | 第167-172页 |
| 6.3.1 模型的预测流程和数学表述 | 第168-171页 |
| 6.3.2 模型的性能测试 | 第171-172页 |
| 6.4 本章小结 | 第172-173页 |
| 7 总结与展望 | 第173-179页 |
| 7.1 总结 | 第173-176页 |
| 7.2 展望 | 第176-179页 |
| 参考文献 | 第179-192页 |
| 附录 | 第192-197页 |
| 1 色度特征化建模的CIEDE2000色差数据 | 第192-194页 |
| 2 图像记忆色的颜色信息 | 第194-197页 |
| 博士在读期间发表的学术论文 | 第197-198页 |