| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-11页 |
| ·研究意义 | 第7-8页 |
| ·国内外研究现状 | 第8-10页 |
| ·图像复原国内外研究现状 | 第8-9页 |
| ·图像质量评价国内外研究现状 | 第9-10页 |
| ·本文的主要研究内容 | 第10页 |
| ·本文的章节安排 | 第10-11页 |
| 第二章 图像复原及质量评价技术概述 | 第11-23页 |
| ·人类视觉系统 | 第11-13页 |
| ·人类视觉系统的生理组成 | 第11-12页 |
| ·人类视觉系统的特性 | 第12-13页 |
| ·图像复原理论介绍 | 第13-18页 |
| ·图像退化模型 | 第13-15页 |
| ·图像退化的常见因素 | 第15-16页 |
| ·几种代表性图像复原算法介绍 | 第16-18页 |
| ·逆滤波法 | 第16-17页 |
| ·维纳滤波法 | 第17页 |
| ·卡尔曼滤波法 | 第17-18页 |
| ·最小二乘滤波法 | 第18页 |
| ·图像质量评价技术介绍 | 第18-22页 |
| ·主观图像质量评价方法 | 第18-19页 |
| ·客观图像质量评价方法 | 第19-22页 |
| ·全参考图像质量评价方法 | 第19-20页 |
| ·部分参考图像质量评价方法 | 第20-21页 |
| ·无参考图像质量评价方法 | 第21-22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 结合区域分类与BP神经网络的模糊图像复原方法 | 第23-33页 |
| ·人工神经网络简介 | 第23-25页 |
| ·BP神经网络算法介绍 | 第25-26页 |
| ·图像区域分类方法 | 第26-28页 |
| ·结合区域分类与BP神经网络的模糊图像复原方法 | 第28页 |
| ·算法简介 | 第28页 |
| ·算法步骤 | 第28页 |
| ·实验结果及分析 | 第28-31页 |
| ·实验细节 | 第28-29页 |
| ·实验结果及分析 | 第29-31页 |
| ·本章小结 | 第31-33页 |
| 第四章 基于模糊比较的无参考模糊图像质量评价方法 | 第33-45页 |
| ·基于模糊比较的无参考模糊图像质量评价方法 | 第33-37页 |
| ·人类视觉系统的模糊感知特性 | 第33-34页 |
| ·局部区域的选择 | 第34-35页 |
| ·计算局部区域的统计值 | 第35页 |
| ·统计值的修正 | 第35-36页 |
| ·算法步骤 | 第36-37页 |
| ·实验结果及分析 | 第37-43页 |
| ·实验细节 | 第37页 |
| ·模糊数据库的实验结果及分析 | 第37-43页 |
| ·本章小结 | 第43-45页 |
| 第五章 结合HVS及SSIM的无参考模糊图像评价方法 | 第45-55页 |
| ·人类视觉系统的模糊感知特性回顾及分析 | 第45-46页 |
| ·结构相似度（SSIM）指数介绍 | 第46-49页 |
| ·结合HVS及SSIM的无参考模糊图像评价方法 | 第49-50页 |
| ·算法简介 | 第49页 |
| ·算法步骤 | 第49-50页 |
| ·实验结果及分析 | 第50-53页 |
| ·实验细节 | 第50页 |
| ·模糊数据库的实验结果及分析 | 第50-53页 |
| ·本章小结 | 第53-55页 |
| 第六章 总结与展望 | 第55-57页 |
| ·本文工作总结 | 第55页 |
| ·今后工作展望 | 第55-57页 |
| 致谢 | 第57-59页 |
| 参考文献 | 第59-62页 |
| 附录：作者在攻读硕士学位期间发表的论文 | 第62页 |