| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 目录 | 第6-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-22页 |
| 1.1 人类视觉系统 | 第8-11页 |
| 1.1.1 HVS解剖学 | 第8-9页 |
| 1.1.2 图像处理应用中对HVS的建模 | 第9-11页 |
| 1.2 自然场景统计模型 | 第11-13页 |
| 1.3 注意力视觉选择 | 第13-17页 |
| 1.3.1 注意力视觉选择机制 | 第13-15页 |
| 1.3.2 注意力视觉选择计算模型 | 第15-17页 |
| 1.4 图像质量评估的研究现状 | 第17-20页 |
| 1.4.1 图像质量评估方法的分类 | 第17-18页 |
| 1.4.2 几种全参考图像质量评估测度 | 第18-20页 |
| 1.4.3 基于注意力视觉选择的图像质量评估 | 第20页 |
| 1.5 论文的主要工作和创新点 | 第20-21页 |
| 1.5.1 自然场景统计显著图模型 | 第20页 |
| 1.5.2 图像质量盲评估的信息保真测度 | 第20-21页 |
| 1.5.3 基于显著图模型的图像质量评估方法 | 第21页 |
| 1.6 论文的内容安排 | 第21-22页 |
| 第二章 自然场景统计显著图模型 | 第22-37页 |
| 2.1 引言 | 第22-23页 |
| 2.2 自然图像小波系数统计描述 | 第23-25页 |
| 2.3 灰度自然场景显著图模型 | 第25-31页 |
| 2.3.1 灰度图像自然场景统计显著图提取 | 第25-27页 |
| 2.3.2 灰度图像自然场景统计显著图性能评估与分析 | 第27-30页 |
| 2.3.3 算法运行时间分析 | 第30-31页 |
| 2.4 彩色自然场景统计显著图模型 | 第31-36页 |
| 2.4.1 彩色图像自然场景统计显著图提取 | 第31-32页 |
| 2.4.2 彩色图像自然场景统计显著图性能评估与分析 | 第32-34页 |
| 2.4.3 不同通道权重对彩色自然场景统计显著图AUC值的影响 | 第34-35页 |
| 2.4.4 算法运行时间分析 | 第35-36页 |
| 2.5 本章小结 | 第36-37页 |
| 第三章 图像质量盲评估的信息保真测度 | 第37-46页 |
| 3.1 引言 | 第37-38页 |
| 3.2 自然图像与失真图像模型 | 第38-39页 |
| 3.3 图像信息盲评估保真测度 | 第39-43页 |
| 3.3.1 图像信息保真测度 | 第39-40页 |
| 3.3.2 失真图像分布参数盲估计方法 | 第40-43页 |
| 3.4 标准数据库仿真 | 第43-45页 |
| 3.5 本章小结 | 第45-46页 |
| 第四章 基于显著图模型的图像质量评估方法 | 第46-53页 |
| 4.1 引言 | 第46-48页 |
| 4.2 基于显著图模型的图像质量全参考评估 | 第48-51页 |
| 4.2.1 基于显著图的全参考评估方法 | 第48-49页 |
| 4.2.2 结合灰度图像显著图模型的标准数据库仿真 | 第49-50页 |
| 4.2.3 结合彩色图像显著图模型的标准数据库仿真 | 第50-51页 |
| 4.3 基于自然场景统计模型的盲评估方法 | 第51-52页 |
| 4.3.1 标准数据库仿真 | 第51-52页 |
| 4.4 本章小结 | 第52-53页 |
| 第五章 总结与展望 | 第53-55页 |
| 5.1 全文工作总结 | 第53页 |
| 5.2 对进一步研究的展望 | 第53-55页 |
| 参考文献 | 第55-60页 |
| 攻读硕士学位期间撰写论文和申请专利 | 第60-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
