| 摘要 | 第3-4页 |
| abstract | 第4-5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-20页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-17页 |
| 1.2.1 视觉感知特性 | 第10-11页 |
| 1.2.2 图像主观质量评价 | 第11-14页 |
| 1.2.3 图像客观质量评价 | 第14-17页 |
| 1.3 论文主要研究内容与结构安排 | 第17-20页 |
| 第2章 人类视觉系统 | 第20-26页 |
| 2.1 引言 | 第20页 |
| 2.2 人眼的生理结构 | 第20-22页 |
| 2.3 人类视觉特性 | 第22-25页 |
| 2.3.1 亮度与对比敏感度特性 | 第22-23页 |
| 2.3.2 多通道特性 | 第23-24页 |
| 2.3.3 视觉掩膜特性 | 第24-25页 |
| 2.4 本章小结 | 第25-26页 |
| 第3章 基于双树复小波变换与LBP算子的图像质量评价 | 第26-40页 |
| 3.1 小波变换与人类视觉特性的关系 | 第26-27页 |
| 3.2 基于双树复小波变换与LBP算子的图像质量评价算法 | 第27-36页 |
| 3.2.1 双树复小波变换原理 | 第27-30页 |
| 3.2.2 局部二值模式基本原理 | 第30-33页 |
| 3.2.3 算法介绍 | 第33-36页 |
| 3.3 实验及其结果分析 | 第36-37页 |
| 3.3.1 实验数据库及评价指标 | 第36-37页 |
| 3.3.2 算法性能比较分析 | 第37页 |
| 3.4 本章小结 | 第37-40页 |
| 第4章 基于稀疏表示与分解残差的图像质量评价 | 第40-56页 |
| 4.1 引言 | 第40-41页 |
| 4.2 稀疏表示 | 第41-45页 |
| 4.2.1 稀疏编码理论 | 第41-43页 |
| 4.2.2 稀疏表示求解算法 | 第43-44页 |
| 4.2.3 稀疏字典训练原理 | 第44-45页 |
| 4.3 基于稀疏表示与分解残差的图像质量评价算法 | 第45-52页 |
| 4.3.1 卡通纹理字典训练 | 第45-47页 |
| 4.3.2 基于稀疏表示的质量评价模型 | 第47-49页 |
| 4.3.3 基于分解残差的质量评价模型 | 第49-52页 |
| 4.4 实验及其结果分析 | 第52-54页 |
| 4.4.1 算法性能比较与分析 | 第52-53页 |
| 4.4.2 稀疏性能与分解残差性能比较 | 第53-54页 |
| 4.4.3 字典大小对性能影响分析 | 第54页 |
| 4.5 本章小结 | 第54-56页 |
| 第5章 总结与展望 | 第56-58页 |
| 5.1 总结 | 第56-57页 |
| 5.2 展望 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-62页 |
| 发表论文和参加科研情况说明 | 第62-64页 |
| 致谢 | 第64页 |