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图像质量客观评价方法研究

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图像质量客观评价方法研究
论文目录
 
致谢第1-6页
摘要第6-7页
ABSTRACT第7-9页
序言第9-13页
1 绪论第13-19页
  1.1 研究背景和意义第13-14页
  1.2 国内外研究现状及发展趋势第14-17页
    1.2.1 研究现状第14-17页
    1.2.2 发展趋势第17页
  1.3 本文的研究内容与结构第17-18页
  1.4 本章小结第18-19页
2 图像质量评价的相关知识第19-34页
  2.1 图像质量及其定义第19-21页
    2.1.1 图像的定义第19页
    2.1.2 图像质量的定义第19-20页
    2.1.3 常用的图像统计参量第20-21页
  2.2 图像质量评价方法介绍第21-25页
    2.2.1 主观评价方法第21-22页
    2.2.2 客观评价方法第22-25页
  2.3 人眼视觉系统简介第25-29页
    2.3.1 人眼视觉系统的生理特性第25-26页
    2.3.2 人眼视觉系统心理特性第26-29页
  2.4 图像质量评价数据库第29-31页
  2.5 图像质量客观评价方法的性能验证第31-33页
  2.6 本章小结第33-34页
3 基于奇异值分解的结构相似度图像质量评价第34-51页
  3.1 基于人类视觉系统的图像质量评价方法存在的不足第34-35页
  3.2 结构相似性理论第35-37页
  3.3 奇异值分解第37-39页
    3.3.1 奇异值分解定理第37页
    3.3.2 奇异值分解性质第37-38页
    3.3.3 图像的奇异值分解第38-39页
  3.4 结构相似度模型第39-42页
  3.5 基于梯度的奇异值分解的结构相似度模型第42-44页
  3.6 GSSSIM算法仿真分析第44-50页
  3.7 本章小结第50-51页
4 基于小波变换和奇异值分解的结构相似度图像质量评价第51-65页
  4.1 小波变换第51-53页
    4.1.1 连续小波变换第51-52页
    4.1.2 离散小波变换第52-53页
    4.1.3 多分辨率与人类视觉系统第53页
  4.2 小波全参考图像质量评价第53-58页
    4.2.1 WSSSIM算法实现第53-55页
    4.2.2 WSSSIM算法仿真分析第55-58页
  4.3 小波无参考图像质量评价第58-63页
    4.3.1 图像的高频特性第59-60页
    4.3.2 SSSIM算法实现第60-62页
    4.3.3 SSSIM算法仿真分析第62-63页
  4.4 本章小结第63-65页
5 总结与展望第65-67页
  5.1 总结第65-66页
  5.2 展望第66-67页
参考文献第67-70页
作者简历第70-72页
学位论文数据集第72页

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