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基于视觉感知的梯度结构相似度图像质量评价方法

摘要第3-5页
Abstract第5-7页
第一章 绪论第10-14页
    1.1 课题研究背景与意义第11页
    1.2 研究现状第11-12页
    1.3 本文的主要研究工作第12-14页
        1.3.1 研究内容第12页
        1.3.2 组织结构第12-14页
第二章 理论基础知识第14-29页
    2.1 主观图像质量评价方法第14-15页
    2.2 客观图像质量评价方法第15-23页
        2.2.1 全参考图像质量评价第16-22页
        2.2.2 半参考图像质量评价第22-23页
        2.2.3 无参考图像质量评价第23页
    2.3 人类视觉系统第23-24页
    2.4 HVS的特性第24-26页
        2.4.1 亮度感觉和对比灵敏度第24-25页
        2.4.2 视觉多通道特性和掩避特性第25-26页
    2.5 各向同性索贝尔算子第26-27页
    2.6 本章小结第27-29页
第三章 基于SSIM的图像质量评价方法第29-36页
    3.1 基于HVS的图像质量评价模型的缺点第29-30页
    3.2 结构相似性理论第30-31页
    3.3 SSIM算法简介第31-35页
    3.4 本章小结第35-36页
第四章 基于视觉感知的梯度SSIM图像质量评价第36-54页
    4.1 SSIM存在的不足第36-37页
    4.2 针对SSIM不足的解决方案第37-38页
    4.3 视觉感知函数第38-39页
        4.3.1 误差可视性第38页
        4.3.2 内容可视性第38-39页
        4.3.3 视觉感知模型第39页
    4.4 梯度图第39-40页
    4.5 基于视觉感知的梯度结构相似度算法MG_SSIM第40-41页
    4.6 实验结果分析第41-53页
        4.6.1 各失真类型评价结果第41-42页
        4.6.2 算法性能分析第42-53页
    4.7 本章小结第53-54页
第五章 总结与展望第54-56页
    5.1 本文总结第54-55页
    5.2 工作展望第55-56页
参考文献第56-63页
致谢第63-64页
攻读硕士学位期间发表的学术论文情况第64页

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