面向3D视频终端的感知质量预测模型研究

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面向3D视频终端的感知质量预测模型研究

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面向3D视频终端的感知质量预测模型研究

论文目录
摘要	第1-6页
Abstract	第6-10页
引言	第10-11页
1 绪论	第11-17页
· 研究背景及意义	第11-14页
· 数字图像以及数字图像处理	第11-12页
· 图像质量客观评价的基础	第12-13页
· 图像质量评价的研究意义	第13-14页
· 国内外研究现状	第14-15页
· 本文主要工作内容及创新之处	第15页
· 本文的组织结构	第15-17页
2 图像质量评价基础	第17-37页
· 人类视觉系统	第17-22页
· 人眼视觉心理物理学特征	第20-22页
· 图像质量评价分类	第22-33页
· 主观评价方法	第22-33页
· 客观评价的评价指标	第33-36页
· 本章小结	第36-37页
3 基于重组DCT变换的半参考图像质量评价	第37-46页
· 图像的重组DCT变换	第37-39页
· 特征提取	第39-41页
· 实验结果与数据分析	第41-44页
· 实验数据库	第41-42页
· 参数确定	第42页
· 模型性能评估	第42-44页
· 本章小节	第44-46页
4 基于小波变换的半参考模糊图像质量评价	第46-55页
· 高斯模糊图像的特征	第46-49页
· 二维离散小波分析	第49-51页
· 小波子带能量特征提取	第51-53页
· 实验结果及分析	第53-54页
· 本章小结	第54-55页
5 基于支持向量机的半参考图像质量评价算法	第55-70页
· 支持向量机的理论基础	第55-60页
· 支持向量分类（ Support Vector Classification）	第56-58页
· 支持向量回归（ Support Vector Regression）	第58-60页
· 图像的特征提取	第60-67页
· 统计特性特征提取	第60-65页
· 能量特征提取	第65-67页
· 实验结果及数据分析	第67-69页
· 支持向量机训练和测试	第67-68页
· 模型性能评估	第68-69页
· 本章小结	第69-70页
6 总结与展望	第70-73页
· 本文工作总结	第70-71页
· 本文下一步研究工作	第71-73页
参考文献	第73-77页
在学研究成果	第77-78页
致谢	第78页

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