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学习盲图像质量评价方法研究

摘要第5-7页
ABSTRACT第7-9页
符号对照表第13-17页
缩略语对照表第17-25页
第一章 绪论第25-43页
    1.1 选题背景与意义第25-27页
    1.2 图像质量评价的研究进展与现状第27-39页
        1.2.1 图像质量主观评价第27-34页
        1.2.2 图像质量客观评价第34-39页
    1.4 本文的主要工作及章节安排第39-43页
第二章 基于多核学习的盲图像质量评价第43-73页
    2.1 引言第43-44页
    2.2 基于自然场景统计特性的视觉特征提取第44-53页
        2.2.1 非高斯特性第44-47页
        2.2.2 局部相关特性第47-49页
        2.2.3 指数衰减特性第49-53页
    2.3 基于多核学习的盲图像质量预测方法第53-58页
        2.3.1 多核学习第53-55页
        2.3.2 基于全局框架的盲图像质量预测方法第55-56页
        2.3.3 基于两步框架的盲图像质量预测方法第56-57页
        2.3.4 算法实现细节第57-58页
    2.4 实验结果及分析第58-71页
        2.4.1 一致性实验第60-63页
        2.4.2 失真分类精度第63-64页
        2.4.3 数据库独立性实验第64-65页
        2.4.4 混合失真第65-71页
    2.5 本章小结第71-73页
第三章 基于主动学习的盲图像质量评价第73-85页
    3.1 引言第73页
    3.2 主动特征学习框架第73-79页
        3.2.1 预处理第74-75页
        3.2.2 主动字典学习框架第75-78页
        3.2.3 局部特征编码第78-79页
        3.2.4 局部特征综合第79页
    3.3 基于支撑向量回归的盲图像质量预测方法第79-80页
    3.4 实验结果及分析第80-82页
        3.4.1 数据集第80页
        3.4.2 有效性实验第80-81页
        3.4.3 一致性实验第81-82页
        3.4.4 主动特征学习参数对性能的影响第82页
    3.5 本章小结第82-85页
第四章 基于排序学习的盲图像质量评价第85-119页
    4.1 引言第85-88页
    4.2 主观图像质量偏好数据获取第88-89页
    4.3 基于排序学习的盲图像质量预测方法第89-99页
        4.3.1 基于自然场景统计特性的图像特征提取第89-96页
        4.3.2 训练数据集第96页
        4.3.3 基于MKLGL的偏好学习第96-97页
        4.3.4 质量分数预测第97-99页
    4.4 实验结果及分析第99-117页
        4.4.1 鲁棒性实验第101-106页
        4.4.2 稳定性实验第106页
        4.4.3 一致性实验第106-112页
        4.4.4 独立性实验第112-114页
        4.4.5 扩展性实验第114-117页
    4.5 本章小结第117-119页
第五章 主观图像质量偏好数据库的建立第119-133页
    5.1 引言第119页
    5.2 基于松弛策略的图像质量成对比较方法第119-121页
    5.3 主观图像质量成对比较实验第121-125页
        5.3.1 测试环境第121-122页
        5.3.2 测试材料第122-123页
        5.3.3 观测者的选择和训练第123页
        5.3.4 主观实验过程第123-124页
        5.3.5 实验数据的收集和处理第124-125页
    5.4 实验结果及分析第125-130页
        5.4.1 合理性实验第125-128页
        5.4.2 有效性实验第128-130页
    5.5 本章小结第130-133页
第六章 总结和展望第133-137页
    6.1 研究结论第133-134页
    6.2 研究展望第134-137页
参考文献第137-147页
致谢第147-151页
作者简介第151-153页
    1. 基本情况第151页
    2. 教育背景第151页
    3. 攻读博士学位期间的研究成果第151-153页

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