| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-13页 |
| ·研究意义及背景 | 第9-12页 |
| ·主观图像质量评价 | 第9-10页 |
| ·客观图像质量评价 | 第10-12页 |
| ·研究内容和论文结构 | 第12-13页 |
| 第二章 无参考模糊图像质量评价方法概述 | 第13-21页 |
| ·基于构造参考图像的无参考模糊图像质量评价算法 | 第13-15页 |
| ·一种针对图像模糊的无参考质量评价指标 | 第13-14页 |
| ·频域无参考模糊图像质量指标 | 第14-15页 |
| ·基于机器学习和人工神经网络的无参考模糊图像质量评价算法 | 第15-17页 |
| ·一种有效的无参考感知模糊标准 | 第16-17页 |
| ·直接计算模糊图像质量算法 | 第17-19页 |
| ·基于梯度剖面清晰度直方图的无参考模糊图像质量评价标准 | 第17-19页 |
| ·小结 | 第19-21页 |
| 第三章 基于PSNR的DCT域无参考模糊图像质量评价算法 | 第21-39页 |
| ·MSE/PSNR | 第21-25页 |
| ·MSE及PSNR定义 | 第21-22页 |
| ·MSE/PSNR优点 | 第22-23页 |
| ·MSE/PSNR缺点 | 第23-25页 |
| ·理论基础 | 第25-30页 |
| ·离散余弦变换(Discrete Cosine Transform,DCT) | 第25-26页 |
| ·图像特征提取 | 第26-28页 |
| ·图像高斯模糊 | 第28-30页 |
| ·基于支持向量机回归的图像质量评价模型(SVR) | 第30-32页 |
| ·SVR理论 | 第30-31页 |
| ·图像质量评价模型 | 第31-32页 |
| ·实验 | 第32-37页 |
| ·实验数据库 | 第32-33页 |
| ·算法性能检测指标 | 第33-34页 |
| ·实验结果分析与讨论 | 第34-37页 |
| ·小结 | 第37-39页 |
| 第四章 基于DCT系数直方图的无参考模糊图像质量评价算法 | 第39-49页 |
| ·模糊图像DCT变换的数学分析 | 第39-41页 |
| ·图像质量评价指标 | 第41-43页 |
| ·无参考模糊图像质量评价算法 | 第43页 |
| ·实验结果分析与讨论 | 第43-46页 |
| ·实验数据库 | 第43-44页 |
| ·性能检测 | 第44-45页 |
| ·性能比较 | 第45-46页 |
| ·小结 | 第46-49页 |
| 第五章 基于DCT系数能量的无参考模糊图像质量评价算法 | 第49-57页 |
| ·DCT系数能量 | 第49页 |
| ·模糊图像质量评价指标 | 第49-51页 |
| ·无参考模糊图像质量评价算法 | 第51页 |
| ·实验结果与分析 | 第51-55页 |
| ·CC和SROCC | 第52-53页 |
| ·DMOS散点图 | 第53-54页 |
| ·DMOS曲线和CengEnd曲线 | 第54-55页 |
| ·小结 | 第55-57页 |
| 第六章 主要结论与展望 | 第57-59页 |
| ·主要结论 | 第57-58页 |
| ·展望 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-63页 |
| 致谢 | 第63-65页 |
| 个人简历 | 第65页 |
