模糊红外图像质量评价方法研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-8页 |
| 第1章 绪论 | 第8-15页 |
| ·研究背景及意义 | 第8-10页 |
| ·红外图像质量评价研究动向及进展 | 第10-13页 |
| ·研究内容和论文内容安排 | 第13-15页 |
| 第2章 红外成像特点及质量评价方法 | 第15-33页 |
| ·红外热成像技术概况及工作原理 | 第15-17页 |
| ·红外热成像特点 | 第17-18页 |
| ·红外图像中的非均匀性 | 第18-20页 |
| ·非均匀性产生的原因 | 第18-19页 |
| ·红外成像的非均匀性的特点 | 第19-20页 |
| ·图像的数学模型与表示 | 第20-22页 |
| ·图像的数字化 | 第20页 |
| ·图像的数学模型 | 第20-22页 |
| ·红外图像质量评价方法 | 第22-25页 |
| ·主观质量评价方法 | 第22-24页 |
| ·客观质量评价方法 | 第24-25页 |
| ·常用客观评价算法介绍 | 第25-29页 |
| ·衡量图像质量评价算法的性能指标 | 第29-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 第3章 基于模糊熵理论的图像质量评价方法 | 第33-53页 |
| ·引言 | 第33-34页 |
| ·信息熵的数学理论 | 第34-35页 |
| ·图像熵评价方法 | 第35-37页 |
| ·图像熵的数学表示 | 第35-36页 |
| ·图像信息熵的优缺点 | 第36-37页 |
| ·模糊熵图像质量评价方法 | 第37-43页 |
| ·模糊集合的概念 | 第38页 |
| ·模糊熵定义 | 第38-39页 |
| ·图像模糊熵的定义 | 第39-41页 |
| ·算法描述 | 第41-43页 |
| ·实验结果分析与比较 | 第43-46页 |
| ·模糊失真图像质量评价 | 第43-45页 |
| ·使用标准图像质量评价数据仿真 | 第45-46页 |
| ·局部模糊熵 | 第46-52页 |
| ·局部模糊熵算法描述 | 第47-48页 |
| ·模糊失真图像质量评价 | 第48-50页 |
| ·使用标准图像质量评价数据仿真 | 第50-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 第4章 基于梯度的结构相似度图像清晰度评价算法 | 第53-69页 |
| ·引言 | 第53-54页 |
| ·基于结构相似度的图像质量评价算法 | 第54-61页 |
| ·结构相似度图像质量评价算法 | 第54-58页 |
| ·结构相似度评价算法的优缺点 | 第58-61页 |
| ·基于梯度的结构相似度图像清晰度评价算法 | 第61-64页 |
| ·基于梯度的结构相似度评价算法思想 | 第61页 |
| ·基于梯度的结构相似度评价算法描述 | 第61-64页 |
| ·实验结果分析与比较 | 第64-68页 |
| ·实验平台及参数的选取 | 第64页 |
| ·模糊失真图像质量评价 | 第64-66页 |
| ·使用标准图像质量评价数据仿真 | 第66-68页 |
| ·本章小结 | 第68-69页 |
| 第5章 结论与展望 | 第69-71页 |
| ·结论 | 第69-70页 |
| ·展望 | 第70-71页 |
| 参考文献 | 第71-76页 |
| 致谢 | 第76-77页 |
| 攻读硕士学位期间的研究成果 | 第77页 |
