| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 符号对照表 | 第10-11页 |
| 缩略语对照表 | 第11-15页 |
| 第一章 绪论 | 第15-21页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第15-16页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第16-17页 |
| 1.3 论文研究内容和结构 | 第17-21页 |
| 1.3.1 论文研究内容 | 第17-18页 |
| 1.3.2 论文结构 | 第18-21页 |
| 第二章 图像质量评估理论基础 | 第21-37页 |
| 2.1 人类视觉系统 | 第21-25页 |
| 2.1.1 视觉生理学特征 | 第21-23页 |
| 2.1.2 视觉心理学特征 | 第23-25页 |
| 2.2 图像主观质量评估方法 | 第25-27页 |
| 2.2.1 主观评估实验环境及常见方法 | 第26-27页 |
| 2.2.2 图像主观质量评估优缺点 | 第27页 |
| 2.3 图像客观质量评估方法 | 第27-34页 |
| 2.3.1 全参考图像质量评估方法 | 第27-32页 |
| 2.3.2 半参考图像质量评估方法 | 第32-33页 |
| 2.3.3 无参考图像质量评估方法 | 第33-34页 |
| 2.3.4 图像客观质量评估优缺点 | 第34页 |
| 2.4 图像客观质量评估方法的评判标准 | 第34-36页 |
| 2.5 本章小结 | 第36-37页 |
| 第三章 基于梯度幅值和色度信息的图像质量评估算法 | 第37-53页 |
| 3.1 图像质量评估的特征因子 | 第37-39页 |
| 3.1.1 梯度幅值 | 第37-39页 |
| 3.1.2 色度信息 | 第39页 |
| 3.2 基于梯度幅值和色度信息的图像质量评估算法的实现 | 第39-45页 |
| 3.2.1 算法的整体框架 | 第39-42页 |
| 3.2.2 梯度幅值及梯度幅值相似度的计算 | 第42-43页 |
| 3.2.3 色度信息的提取与计算 | 第43-44页 |
| 3.2.4 汇集策略 | 第44-45页 |
| 3.3 实验结果和性能分析 | 第45-51页 |
| 3.3.1 实验环境 | 第45-46页 |
| 3.3.2 算法的参数选择 | 第46-47页 |
| 3.3.3 性能分析 | 第47-50页 |
| 3.3.4 时间复杂度及效率分析 | 第50-51页 |
| 3.4 本章小结 | 第51-53页 |
| 第四章 图像质量评估的应用 | 第53-75页 |
| 4.1 图像质量评估系统 | 第53-62页 |
| 4.1.1 整体框架 | 第53-55页 |
| 4.1.2 输出模块 | 第55-59页 |
| 4.1.3 采集模块 | 第59页 |
| 4.1.4 图像质量评估软件 | 第59-62页 |
| 4.2 模块间的连接与通信 | 第62-68页 |
| 4.2.1 驱动设计 | 第62-66页 |
| 4.2.2 软件之间的通信 | 第66-68页 |
| 4.2.3 图像卡之间的连接 | 第68页 |
| 4.3 图像质量评估系统的实验结果 | 第68-74页 |
| 4.3.1 实验流程 | 第68-70页 |
| 4.3.2 实验结果 | 第70-74页 |
| 4.4 本章小结 | 第74-75页 |
| 第五章 总结与展望 | 第75-77页 |
| 5.1 本文的工作总结 | 第75-76页 |
| 5.2 本文的工作展望 | 第76-77页 |
| 参考文献 | 第77-81页 |
| 致谢 | 第81-83页 |
| 作者简介 | 第83-84页 |