噪声图像质量评价算法研究
| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 缩略语对照表 | 第11-14页 |
| 第一章 绪论 | 第14-24页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第14-15页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第15-21页 |
| 1.2.1 图像噪声识别和参数估计 | 第15-16页 |
| 1.2.2 图像质量评价及人眼视觉特性介绍 | 第16-21页 |
| 1.2.3 评价图像质量评价算法的性能指标 | 第21页 |
| 1.3 本文主要研究工作和章节安排 | 第21-24页 |
| 第二章 噪声图像质量评价 | 第24-40页 |
| 2.1 图像处理基础知识介绍 | 第24-26页 |
| 2.2 图像质量评价 | 第26-36页 |
| 2.2.1 有参考图像质量评价 | 第26-32页 |
| 2.2.2 无参考图像质量评价 | 第32-36页 |
| 2.3 图像噪声类型识别和参数估计经典算法 | 第36-39页 |
| 2.3.1 基于变换域的噪声识别估计算法 | 第36-38页 |
| 2.3.2 基于分块的图像噪声估计算法 | 第38页 |
| 2.3.3 基于滤波的噪声估计 | 第38-39页 |
| 2.4 本章小结 | 第39-40页 |
| 第三章 基于小波变换的图像噪声类型识别和参数估计 | 第40-54页 |
| 3.1 小波变换介绍 | 第40-42页 |
| 3.2 图像小波变换高频系数特点 | 第42-44页 |
| 3.3 噪声类型识别 | 第44-45页 |
| 3.4 噪声强度估计 | 第45-49页 |
| 3.4.1 联立方程法估算高斯噪声方差 | 第47-48页 |
| 3.4.2 多项式拟合估计椒盐噪声密度 | 第48-49页 |
| 3.5 实验结果分析 | 第49-54页 |
| 第四章 基于分块图像结构特征度的图像噪声参数估计 | 第54-64页 |
| 4.1 原理概述 | 第54-55页 |
| 4.2 图像结构特征度 | 第55-58页 |
| 4.3 噪声估计算法 | 第58-59页 |
| 4.4 实验结果分析 | 第59-64页 |
| 第五章 总结和展望 | 第64-66页 |
| 5.1 研究总结 | 第64页 |
| 5.2 研究展望 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-70页 |
| 致谢 | 第70-72页 |
| 作者简介 | 第72-73页 |
