| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-14页 |
| 1.1 课题研究背景与意义 | 第10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.3 本文主要研究工作 | 第12页 |
| 1.4 论文章节安排 | 第12-14页 |
| 第二章 算法理论基础 | 第14-26页 |
| 2.1 基于HVS特性的视频质量评价 | 第14-19页 |
| 2.1.1 人眼的构造 | 第14-15页 |
| 2.1.2 人眼的视觉特性 | 第15-17页 |
| 2.1.3 基于HVS特性的图像质量评价方法 | 第17-19页 |
| 2.2 视频监控系统结构原理 | 第19-21页 |
| 2.2.1 视频监控系统简介 | 第19-20页 |
| 2.2.2 摄像头原理 | 第20-21页 |
| 2.3 小波变换理论 | 第21-22页 |
| 2.4 图像质量评价标准 | 第22-24页 |
| 2.4.1 主观评价 | 第22-23页 |
| 2.4.2 客观评价 | 第23-24页 |
| 2.5 本章小结 | 第24-26页 |
| 第三章 视频监控图像的关键帧提取算法 | 第26-34页 |
| 3.1 视频关键帧常规提取方法 | 第26-30页 |
| 3.2 关键帧提取算法 | 第30-33页 |
| 3.2.1 算法原理与步骤 | 第30-32页 |
| 3.2.2 实验结果与分析 | 第32-33页 |
| 3.3 本章小结 | 第33-34页 |
| 第四章 基于关键帧的视频清晰度评价 | 第34-54页 |
| 4.1 图像清晰度评价方法 | 第35-38页 |
| 4.2 基于小波频带划分及HVS特性的单帧图像清晰度评价算法 | 第38-43页 |
| 4.2.1 算法原理与步骤 | 第38-40页 |
| 4.2.2 实验结果与分析 | 第40-43页 |
| 4.3 基于关键帧的监控视频图像清晰度评价 | 第43-45页 |
| 4.3.1 算法流程 | 第44页 |
| 4.3.2 实验结果与性能分析 | 第44-45页 |
| 4.4 实际应用 | 第45-53页 |
| 4.4.1 实验室监控系统的整体实现 | 第45-47页 |
| 4.4.2 实验室监控图像变化率的实现与分析 | 第47-49页 |
| 4.4.3 实验室监控中异常统计的实现与分析 | 第49页 |
| 4.4.4 实验室运营监测统计的实现与分析 | 第49-53页 |
| 4.5 本章小结 | 第53-54页 |
| 第五章 结论与展望 | 第54-56页 |
| 5.1 结论 | 第54-55页 |
| 5.2 下一步工作方向 | 第55-56页 |
| 致谢 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-61页 |