基于多核学习的无参考图像质量评价

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基于多核学习的无参考图像质量评价

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基于多核学习的无参考图像质量评价

论文目录
摘要	第1-4页
Abstract	第4-8页
第一章绪论	第8-12页
· 课题的研究背景及意义	第8-10页
· 无参考平面图像质量评价的研究现状	第8-9页
· 无参考立体图像质量评价的研究现状	第9-10页
· 主要研究内容及组织结构	第10-12页
第二章理论基础	第12-32页
· 图像质量评价知识点介绍	第12-26页
· 图像的获取、表示与压缩	第12-13页
· 人眼感知特征在图像质量评价中的应用	第13-15页
· 主观评价指标	第15页
· 常见图像失真类型及实验图像库	第15-18页
· 算法指标	第18-19页
· 双目视觉以及视差图	第19-21页
· 灰度-梯度共生矩阵	第21-24页
· 灰度共生矩阵	第24-26页
· 多核学习	第26-31页
· 支持向量机理论及核方法简述	第26-28页
· 合成核方法简介	第28-31页
· 本章小结	第31-32页
第三章学习纹理特征无参考平面图像质量评价方法	第32-46页
· 图像特征提取	第32-34页
· 相位一致	第32-33页
· 自定义结构张量平坦区域	第33页
· 新的灰度-梯度共生矩阵方法	第33-34页
· 评价方法过程及特征分析	第34-40页
· 平面单样失真	第34-36页
· 平面混合失真	第36-39页
· 特征组合试验	第39-40页
· 实验结果	第40-45页
· 平面单失真类型图像库	第40-43页
· 平面混合失真类型图像库	第43-45页
· 本章小结	第45-46页
第四章学习纹理特征无参考立体图像质量评价方法	第46-54页
· 立体图像特征提取	第46-49页
· 视差图及能量误差图获取	第46-47页
· 立体图像中运用纹理特征	第47-49页
· 方法过程	第49-50页
· 实验及其结果	第50-53页
· 本章小结	第53-54页
第五章多核学习非下采样Contourlet子带特征无参考图像评价	第54-62页
· 非下采样Contourlet	第54-57页
· 方法过程与特征提取	第57-59页
· 子带傅里叶变换后模值	第57-58页
· 平均梯度	第58页
· 信息熵	第58-59页
· 方法过程	第59页
· 实验结果对比	第59-61页
· 本章小结	第61-62页
主要结论与展望	第62-64页
主要结论	第62页
展望	第62-64页
致谢	第64-65页
参考文献	第65-68页
附录: 作者在攻读硕士学位期间发表的论文	第68页

本篇论文共68页，点击这进入下载页面。

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