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基于重要视觉特征的图像质量评价与图像压缩

摘要第1-6页
Abstract第6-8页
目录第8-10页
1 绪论第10-15页
   ·研究目的与意义第10-11页
   ·研究现状第11-13页
   ·本文主要研究内容以及章节安排第13-15页
2 人眼视觉特性和现有图像质量评价模型第15-38页
   ·人眼视觉特性第15-26页
   ·图像质量评价的主观方法第26-28页
   ·客观图像质量评价方法回顾第28-36页
   ·小结第36-38页
3 基于视觉梯度相似的图像质量评价模型第38-73页
   ·人眼对梯度的视觉特性第39页
   ·视觉梯度相似质量评价算法第39-48页
   ·VGS模型中各个成分的重要性第48-52页
   ·缺省参数设置下的VGS2性能表现第52-55页
   ·实验结果比较第55-72页
   ·小结第72-73页
4 基于边界提升变换的图像压缩编码第73-105页
   ·Gabor变换第73-75页
   ·小波变换第75-85页
   ·边界带和脊线带的提取第85-91页
   ·边界小波提升变换第91-94页
   ·编码方法第94-97页
   ·实验结果第97-104页
   ·小结第104-105页
5 全文总结与展望第105-110页
   ·主要成果和创新点第105-106页
   ·图像质量评价的未来工作展望第106-107页
   ·图像压缩的未来工作展望第107-110页
致谢第110-111页
参考文献第111-117页
附录1 攻读学位期间发表的学术论文第117-118页
附录2 更改局部成分后的VGS2与原VGS2的一些散点及拟合线图比较第118-128页
附录3 VGS与代表当前技术水平的几个图像质量评价指标以及PSNR在七个数据库上的一些散点及拟合线图比较第128-135页

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