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图像质量评价主客观一致性的研究

本文主要创新点第5-9页
摘要第9-11页
ABSTRACT第11-12页
1 绪论第13-22页
    1.1 引言第13页
    1.2 图像质量评价的主客观一致性第13页
    1.3 国内外研究现状第13-19页
        1.3.1 图像质量的主观评价方法第14-16页
        1.3.2 图像质量的客观评价方法第16-19页
    1.4 选题意义第19页
    1.5 论文的内容安排第19-22页
2 图像质量评价相关知识第22-36页
    2.1 引言第22页
    2.2 人眼的生理结构第22-23页
    2.3 人类视觉系统第23-27页
        2.3.1 对比度灵敏度第23页
        2.3.2 视觉幅度非线性第23页
        2.3.3 视觉的亮度适应性第23-24页
        2.3.4 带通模型第24页
        2.3.5 多通道效应第24-25页
        2.3.6 恰可察觉变化门限第25页
        2.3.7 掩盖效应第25-26页
        2.3.8 马赫带效应第26-27页
        2.3.9 人类视觉系统特性小结第27页
    2.4 常见图像质量评价算法第27-31页
        2.4.1 结构相似度第27-29页
        2.4.2 基于Riesz变换的图像质量评价算法第29-31页
    2.5 图像质量评价常见数据库第31-33页
        2.5.1 LIVE数据库第31-32页
        2.5.2 TID2008数据库第32-33页
        2.5.3 MICT数据库第33页
    2.6 主客观一致性常见性能指标第33-35页
        2.6.1 斯皮尔曼等级相关系数第34页
        2.6.2 肯德尔等级相关系数第34页
        2.6.3 相关系数第34-35页
        2.6.4 均方根误差第35页
        2.6.5 平均绝对误差第35页
    2.7 本章小结第35-36页
3 基于Prewitt幅度的图像质量评价算法第36-47页
    3.1 引言第36页
    3.2 梯度第36-38页
        3.2.1 常用梯度算子第36-37页
        3.2.2 梯度幅度第37-38页
    3.3 常用颜色空间第38-40页
        3.3.1 RGB颜色空间第38-39页
        3.3.2 YUV颜色空间第39页
        3.3.3 HSV颜色空间第39-40页
    3.4 区域互信息第40-42页
    3.5 基于Prewitt幅度的图像质量评价算法PMRMI第42页
    3.6 主客观一致性分析第42-46页
    3.7 本章小结第46-47页
4 基于Contourlet变换的图像质量评价算法第47-62页
    4.1 引言第47页
    4.2 Contourlet变换第47页
    4.3 Contourlet变换的原理第47-51页
        4.3.1 拉普拉斯金字塔分解第48-49页
        4.3.2 方向滤波器组第49-51页
    4.4 Contourlet变换的特性第51-52页
    4.5 基于Contourlet变换的图像质量评价算法CRSIM第52-54页
    4.6 主客观一致性分析第54-61页
        4.6.1 整个数据库上的主客观一致性分析第54-55页
        4.6.2 对不同失真类型图像的主客观一致性分析第55-58页
        4.6.3 行时间比较第58页
        4.6.4 JND阈值结果与分析第58-61页
    4.7 本章小结第61-62页
5 分层的图像质量评价算法第62-78页
    5.1 引言第62页
    5.2 图像的多层分解第62-63页
    5.3 分层的图像质量评价算法MLSIM第63-64页
    5.4 主客观一致性分析第64-76页
        5.4.1 参数的确定第65页
        5.4.2 整个数据库上的主客观一致性分析第65-67页
        5.4.3 对不同失真类型图像的主客观一致性分析第67-70页
        5.4.4 行时间比较第70-71页
        5.4.5 严重模糊图像的主客观一致性分析第71页
        5.4.6 不同质量图像的主客观一致性分析第71-72页
        5.4.7 各参数对主客观一致性的影响第72-76页
    5.5 本章小结第76-78页
6 多光谱图像压缩后质量的评价第78-90页
    6.1 引言第78页
    6.2 多光谱压缩常见算法第78-84页
        6.2.1 JPEG2000第78-79页
        6.2.2 SPIHT第79-82页
        6.2.3 SPECK第82-84页
    6.3 各算法的评价结果与分析第84-89页
    6.4 本章小结第89-90页
7 总结与展望第90-92页
    7.1 全文总结第90-91页
    7.2 研究展望第91-92页
参考文献第92-97页
攻读博士期间发表的论文及科研项目情况第97-98页
致谢第98页

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