结合视觉显著性的图像质量评价方法研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 符号对照表 | 第11-12页 |
| 缩略语对照表 | 第12-15页 |
| 第一章 绪论 | 第15-21页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第15-16页 |
| 1.2 国内外发展现状 | 第16-19页 |
| 1.3 本文技术框架和结构安排 | 第19-21页 |
| 第二章 图像质量评价概述 | 第21-29页 |
| 2.1 主观图像质量评价方法 | 第21-22页 |
| 2.2 客观图像质量评价方法 | 第22-26页 |
| 2.2.1 全参考图像质量评价方法 | 第22-24页 |
| 2.2.2 半参考图像质量评价方法 | 第24-25页 |
| 2.2.3 无参考图像质量评价方法 | 第25-26页 |
| 2.3 图像数据库 | 第26-28页 |
| 2.3.1 主要图像数据库 | 第26-27页 |
| 2.3.2 LIVE数据库 | 第27-28页 |
| 2.4 本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 视觉显著性方法 | 第29-47页 |
| 3.1 视觉显著性概述 | 第29-36页 |
| 3.1.1 显著性检测 | 第29-33页 |
| 3.1.2 常用显著性特征 | 第33-35页 |
| 3.1.3 特征整合理论 | 第35-36页 |
| 3.2 经典显著性方法与模型 | 第36-45页 |
| 3.2.1 AIM模型 | 第37-38页 |
| 3.2.2 EDS模型 | 第38-40页 |
| 3.2.3 FTS模型 | 第40页 |
| 3.2.4 AWS模型 | 第40-42页 |
| 3.2.5 PQFT模型 | 第42-44页 |
| 3.2.6 经典模型的分析与比较 | 第44-45页 |
| 3.3 本章小结 | 第45-47页 |
| 第四章 融合边缘提取的HFT方法 | 第47-61页 |
| 4.1 频域HFT方法 | 第47-51页 |
| 4.2 超复数傅里叶变换 | 第51-53页 |
| 4.3 熵值选择与中心加强 | 第53-55页 |
| 4.4 边缘特性和HFT方法的贝叶斯融合 | 第55-60页 |
| 4.5 本章小结 | 第60-61页 |
| 第五章 改进的视觉显著性图像质量评价算法 | 第61-73页 |
| 5.1 视觉显著性对图像质量评价的影响 | 第61-62页 |
| 5.1.1 融入显著性的算法流程 | 第61-62页 |
| 5.1.2 算法评价指标 | 第62页 |
| 5.2 结合视觉显著性的图像质量评价方法 | 第62-67页 |
| 5.2.1 显著图精度对图像质量评价的影响 | 第63-65页 |
| 5.2.2 显著图内容对图像质量评价的影响 | 第65-67页 |
| 5.3 考虑图像收敛性的图像质量评价方法 | 第67-72页 |
| 5.3.1 图像信息熵 | 第68-69页 |
| 5.3.2 基于信息熵的自适应融合方法 | 第69-72页 |
| 5.4 本章小结 | 第72-73页 |
| 第六章 总结与展望 | 第73-75页 |
| 6.1 总结 | 第73页 |
| 6.2 展望 | 第73-75页 |
| 参考文献 | 第75-79页 |
| 致谢 | 第79-81页 |
| 作者简介 | 第81-82页 |
