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无参考型自然图像质量评价算法研究

摘要第1-4页
ABSTRACT第4-7页
第一章 绪论第7-15页
   ·研究背景与意义第7-8页
   ·国内外研究现状第8-12页
     ·全参考型图像质量评价第8-9页
     ·部分参考型图像质量评价第9-11页
     ·无参考型图像质量评价第11-12页
   ·论文研究内容及章节安排第12-15页
第二章 基于Wavelet 域统计特性的NR-NIQA 方法第15-27页
   ·引言第15-16页
   ·Wavelet 变换第16-18页
     ·传统Wavelet 变换第16-17页
     ·提升Wavelet 变换第17-18页
   ·自然图像Wavelet 域统计特性第18-19页
     ·无失真图像的Wavelet 域统计第18页
     ·失真图像的Wavelet 域统计第18-19页
   ·基于Wavelet 域统计特性的质量评价第19-21页
   ·实验结果与分析第21-26页
     ·JPEG2000 图像库的实验结果第21-22页
     ·JPEG 图像库的实验结果第22-23页
     ·Gblur 图像库的实验结果第23-24页
     ·FF 图像库的实验结果第24-25页
     ·WN 图像库的实验结果第25-26页
   ·小结第26-27页
第三章 基于Contourlet 域统计特性的NR-NIQA 方法第27-39页
   ·引言第27页
   ·Contourlet 变换第27-29页
     ·Contourlet第28页
     ·Contourlet 系数的关系第28-29页
   ·自然图像Contourlet 域统计特性第29-32页
     ·失真自然图像的统计特征第29-30页
     ·依赖于图像内容的阈值计算第30-32页
   ·基于Contourlet 域统计特性的图像质量评价第32-33页
   ·实验结果与分析第33-38页
     ·仿真实验第33页
     ·实验结果第33-38页
       ·JPEG2000 图像库的实验结果第33-34页
       ·JPEG 图像库的实验结果第34-35页
       ·Gblur 图像库的实验结果第35-36页
       ·FF 图像库的实验结果第36-37页
       ·WN 图像库的实验结果第37-38页
   ·小结第38-39页
第四章 基于Wavelet 域HMT 的NR-NIQA 方法第39-51页
   ·引言第39页
   ·Wavelet 域隐马尔可夫树模型第39-42页
     ·隐马尔可夫模型第39-41页
     ·小波域隐马尔可夫树模型第41-42页
   ·基于Wavelet 域HMT 的图像质量评价第42-44页
     ·自然图像Wavelet 域HMT 模型第43页
     ·质量评价第43-44页
   ·实验结果与分析第44-49页
     ·JPEG2000 图像库的实验结果第44-45页
     ·JPEG 图像库的实验结果第45-46页
     ·Gblur 图像库的实验结果第46-47页
     ·FF 图像库的实验结果第47-48页
     ·WN 图像库的实验结果第48-49页
   ·小结第49-51页
第五章 总结与展望第51-53页
   ·总结第51-52页
   ·展望第52-53页
致谢第53-55页
参考文献第55-60页
攻读硕士期间发表的论文与研究成果第60-61页

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