基于梯度相似性的图像质量评价
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 目录 | 第5-7页 |
| 1 绪论 | 第7-13页 |
| ·引言 | 第7页 |
| ·图像质量评价一般方法的分类 | 第7-9页 |
| ·图像质量的主观评价[1] | 第7-8页 |
| ·图像质量的客观评价 | 第8-9页 |
| ·图像质量评价的发展状况 | 第9-11页 |
| ·图像质量的客观评价算法的主要研究成果 | 第9-10页 |
| ·图像质量评价的发展方向 | 第10-11页 |
| ·论文的主要工作 | 第11页 |
| ·论文的主要安排 | 第11-13页 |
| 2 人类视觉系统特性 | 第13-20页 |
| ·人眼的生理结构 | 第13-15页 |
| ·人眼视觉系统的心理特征 | 第15-18页 |
| ·图像质量评价与视觉系统 | 第18-19页 |
| ·本章小结 | 第19-20页 |
| 3 图像失真特征的提取方法分析和比较 | 第20-34页 |
| ·全参考的图像质量评价 | 第20页 |
| ·基于错误敏感信号的图像质量评价方法与分析 | 第20-23页 |
| ·基于结构相似性的全参考的图像质量评价方法与分析 | 第23-26页 |
| ·基于特征相似性的全参考图像质量评价方法与分析 | 第26-32页 |
| ·选择图像中对视觉敏感的特征信息 | 第27-28页 |
| ·相位一致和梯度幅度两个主要特征的提取 | 第28-30页 |
| ·FSIM指标 | 第30-31页 |
| ·FSIMc质标 | 第31-32页 |
| ·本章小结 | 第32-34页 |
| 4 基于梯度相似性全参考的图像质量评价 | 第34-47页 |
| ·基于结构相似性评价指标的改进 | 第34-40页 |
| ·梯度相似性 | 第35-38页 |
| ·SSIM与提出算法的进一步分析比较 | 第38-39页 |
| ·改进的梯度相似性算法 | 第39-40页 |
| ·合并梯度与亮度信息组成完整的图像质量评价体系 | 第40-42页 |
| ·亮度失真的测量 | 第41页 |
| ·自适应的失真特征的整合 | 第41-42页 |
| ·实验分析 | 第42-46页 |
| ·数据库和评价标准 | 第42-43页 |
| ·对提出算法总体精度和单调性的评价 | 第43-44页 |
| ·鲁棒性评价 | 第44-45页 |
| ·评价算法的效率 | 第45-46页 |
| ·总结 | 第46-47页 |
| 5 全参考图像的基准性能测试与比较性研究 | 第47-54页 |
| ·主观评价的介绍 | 第47-48页 |
| ·各种评价标准的介绍 | 第48-50页 |
| ·几种主要算法实验结果对比 | 第50-53页 |
| ·实验分析总结 | 第53-54页 |
| 总结与展望 | 第54-55页 |
| 致谢 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-60页 |
