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基于小波变换图像质量评价新算法

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基于小波变换图像质量评价新算法
论文目录
 
摘要第1-5 页
Abstract第5-10 页
第一章 绪论第10-14 页
  · 研究背景及意义第10-11 页
  · 研究现状第11-12 页
  · 研究问题及内容第12 页
  · 论文的研究框架第12-14 页
第二章 基础理论第14-21 页
  · 数字图像处理基本概念第14-16 页
    · 数字图像的数学表示第14 页
    · 人眼构造第14-16 页
  · 人类视觉系统(HVS)特性第16-18 页
    · 人类视觉多通道特性第16-17 页
    · 人类视觉对比度调整特性第17 页
    · 人类视觉对比度敏感特性函数(CSF)第17-18 页
    · 人类视觉掩模特性第18 页
  · 小波分析第18-20 页
    · 多分辨率分析思想第18-19 页
    · 小波变换第19-20 页
  · 仿真工具MATLAB第20 页
  · 本章小结第20-21 页
第三章 图像质量评价算法研究回顾第21-27 页
  · 平均主观分值法(MOS)和差分主观分值法(DMOS)第21-22 页
  · 客观图像质量评价算法第22-26 页
    · 全参考图像质量评价算法简单回顾第22-25 页
    · 部分参考图像质量评价算法简单回顾第25 页
    · 无参考图像质量评价算法简单回顾第25-26 页
  · 本章小结第26-27 页
第四章 基于结构相似度图像质量评价算法第27-39 页
  · 基于结构相似度的图像质量评价算法SSIM第27-30 页
  · SSIM仿真实验结果第30-37 页
    · SSIM索引参数的选择第30-32 页
    · SSIM对于压缩图像的质量评价第32-33 页
    · SSIM对于高斯噪声图像的质量评价第33-34 页
    · SSIM对于高斯模糊图像的质量评价第34-35 页
    · SSIM算法与PSNR算法的比较第35-37 页
  · 基于梯度结构相似度算法(MGSSIM)第37 页
  · SSIM和GSSIM存在的不足第37 页
  · 本章小结第37-39 页
第五章 基于小波变换图像质量评价新算法第39-64 页
  · 离散小波变换第39-41 页
    · 图像金字塔第39-40 页
    · Haar变换第40-41 页
  · 基于小波变换边缘检测第41-43 页
    · 边缘检测第41-43 页
    · 基于离散二维小波变换边缘检测第43 页
  · 基于小波变换图像质量评价新算法第43-53 页
    · 基于小波变换图像质量评价新算法第44-45 页
    · 视觉权重值的确定第45-46 页
    · MWSSIM和MRWSSIM对于压缩图像质量评价第46-49 页
    · MWSSIM和MRWSSIM对于高斯噪声图像质量评价第49-51 页
    · MWSSIM和MRWSSIM对于高斯模糊图像质量评价第51-53 页
  · 客观图像质量评价算法评估标准第53-54 页
  · 实验结果分析第54-63 页
  · 本章小结第63-64 页
第六章 总结第64-66 页
  · 结论第64-65 页
  · 展望第65-66 页
参考文献第66-71 页
致谢第71页

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