| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 注释表 | 第13-16页 |
| 缩略词 | 第16-19页 |
| 第一章 绪论 | 第19-29页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第19-20页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第20-24页 |
| 1.2.1 全参考图像质量评价 | 第20-21页 |
| 1.2.2 半参考图像质量评价 | 第21-22页 |
| 1.2.3 无参考图像质量评价 | 第22-24页 |
| 1.3 客观图像质量评价方法性能验证 | 第24-27页 |
| 1.3.1 性能验证数据库 | 第24-26页 |
| 1.3.2 性能验证指标 | 第26-27页 |
| 1.4 论文主要工作及组织结构 | 第27-29页 |
| 1.4.1 论文的主要工作 | 第27-28页 |
| 1.4.2 论文的组织结构 | 第28-29页 |
| 第二章 基于多阶梯度统计特征的无参考图像质量评价 | 第29-55页 |
| 2.1 引言 | 第29页 |
| 2.2 单失图像多阶梯度特征提取 | 第29-39页 |
| 2.2.1 图像多阶梯度幅度特征 | 第30-34页 |
| 2.2.2 图像多阶相对梯度方向特征 | 第34-37页 |
| 2.2.3 图像多阶相对梯度幅度特征 | 第37-39页 |
| 2.3 基于AdaBoostBP神经网络实现无参考图像质量评价 | 第39-42页 |
| 2.3.1 MOGIQA方法的实现步骤 | 第40-41页 |
| 2.3.2 AdaBoostBP神经网络图像质量客观评分算法 | 第41-42页 |
| 2.3.3 AdaBoostBP神经网络图像失真分类算法 | 第42页 |
| 2.4 实验结果与分析 | 第42-54页 |
| 2.4.1 MOGIQA方法在LIVE数据库上的主观一致性 | 第43-44页 |
| 2.4.2 不同图像质量评价方法在LIVE数据库上的主观一致性比较 | 第44-47页 |
| 2.4.3 不同图像质量评价方法在LIVEMD和遥感图像数据库上的主观一致性比较 | 第47-51页 |
| 2.4.4 数据库独立性实验 | 第51-52页 |
| 2.4.5 MOGIQA方法对图像失真类型判定的准确率 | 第52-53页 |
| 2.4.6 MOGIQA方法运行时间 | 第53-54页 |
| 2.5 .本章小结 | 第54-55页 |
| 第三章 基于梯度加权空域自然场景统计的无参考遥感图像质量评价 | 第55-81页 |
| 3.1 引言 | 第55-56页 |
| 3.2 图像空域自然场景特征提取 | 第56-64页 |
| 3.2.1 图像局部归一化亮度特征 | 第56-60页 |
| 3.2.2 梯度加权的局部归一化亮度LBP特征 | 第60-64页 |
| 3.3 基于SVM实现无参考图像质量评价 | 第64-66页 |
| 3.3.1 GWNSS方法的实现步骤 | 第65-66页 |
| 3.3.2 SVM图像失真分类算法和图像质量评分算法 | 第66页 |
| 3.4 实验结果与分析 | 第66-80页 |
| 3.4.1 GWNSS方法在ORSID数据库上的主观一致性 | 第67-69页 |
| 3.4.2 不同图像质量评价方法在ORSID数据库上的主观一致性比较 | 第69-72页 |
| 3.4.3 不同图像质量评价方法在LIVE和LIVEMD数据库上的主观一致性比较 | 第72-77页 |
| 3.4.4 数据库独立性实验 | 第77-79页 |
| 3.4.5 GWNSS方法对图像失真类型判定的准确率 | 第79-80页 |
| 3.4.6 GWNSS方法运行时间 | 第80页 |
| 3.5 本章小结 | 第80-81页 |
| 第四章 基于深度卷积神经网络的无参考多失真遥感图像质量评价 | 第81-97页 |
| 4.1 引言 | 第81-82页 |
| 4.2 深度CNN模型 | 第82-86页 |
| 4.2.1 图像预处理 | 第82-84页 |
| 4.2.2 网络架构 | 第84页 |
| 4.2.3 卷积层与池化 | 第84-85页 |
| 4.2.4 训练与学习 | 第85-86页 |
| 4.3 实验结果与分析 | 第86-96页 |
| 4.3.1 DCNNIQA方法在MDORSID数据库上的主观一致性 | 第87-88页 |
| 4.3.2 不同图像质量评价方法在MDORSID数据库上的主观一致性比较 | 第88-90页 |
| 4.3.3 不同图像质量评价方法在LIVEMD和MDID数据库上的主观一致性比较 | 第90-94页 |
| 4.3.4 数据库独立性实验 | 第94-96页 |
| 4.4 本章小结 | 第96-97页 |
| 第五章 总结与展望 | 第97-99页 |
| 参考文献 | 第99-104页 |
| 致谢 | 第104-105页 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第105页 |
