| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-16页 |
| ·图像质量评价研究背景及意义 | 第8页 |
| ·国内外研究现状 | 第8-12页 |
| ·全参考图像质量评价方法 | 第9-10页 |
| ·半参考图像质量评价方法 | 第10-11页 |
| ·无参考图像质量评价方法 | 第11-12页 |
| ·图像质量评价数据库及算法性能指标 | 第12-14页 |
| ·论文的研究内容及组织结构 | 第14-15页 |
| ·本章小结 | 第15-16页 |
| 第二章 图像质量评价的理论基础 | 第16-22页 |
| ·人类视觉系统 | 第16-18页 |
| ·视觉生理特性 | 第16-17页 |
| ·视觉心理特性 | 第17-18页 |
| ·小波变换 | 第18-21页 |
| ·连续小波变换 | 第19页 |
| ·离散小波变换 | 第19-20页 |
| ·小波特性与人类视觉特性 | 第20-21页 |
| ·本章小结 | 第21-22页 |
| 第三章 基于小波高频相关性的无参考图像质量评价 | 第22-34页 |
| ·图像高频子带相关性 | 第22-24页 |
| ·基于小波高频结构相似的无参考高斯图像质量评价 | 第24-26页 |
| ·结合高频子带峰值信噪比的评价方法 | 第24-25页 |
| ·结合高频子带结构相似度的评价方法 | 第25-26页 |
| ·基于高频奇异值分解的无参考模糊图像质量评价 | 第26-29页 |
| ·图像奇异值分解 | 第26-28页 |
| ·基于奇异值分解的评价方法 | 第28-29页 |
| ·实验结果与分析 | 第29-32页 |
| ·本章小结 | 第32-34页 |
| 第四章 基于 NSS 和 BP 神经网络的无参考图像质量评价 | 第34-46页 |
| ·图像小波系数统计特性 | 第34-37页 |
| ·自然图像小波系数对数域线性规律 | 第34-36页 |
| ·失真图像的小波系数对数域趋势 | 第36-37页 |
| ·结合 BP 神经网络无参考图像质量评价 | 第37-41页 |
| ·BP 神经网络 | 第37-39页 |
| ·基于 BP 神经网络的无参考图像质量评价方法 | 第39-41页 |
| ·实验结果与分析 | 第41-45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 第五章 总结与展望 | 第46-48页 |
| ·论文总结 | 第46页 |
| ·论文研究工作展望 | 第46-48页 |
| 参考文献 | 第48-52页 |
| 个人简历 在读期间发表的学术论文 | 第52-53页 |
| 致谢 | 第53页 |