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学习盲图像质量评价方法研究

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学习盲图像质量评价方法研究

论文目录
摘要	第1-7页
ABSTRACT	第7-13页
符号对照表	第13-17页
缩略语对照表	第17-25页
第一章绪论	第25-43页
· 选题背景与意义	第25-27页
· 图像质量评价的研究进展与现状	第27-39页
· 图像质量主观评价	第27-34页
· 图像质量客观评价	第34-39页
· 本文的主要工作及章节安排	第39-43页
第二章基于多核学习的盲图像质量评价	第43-73页
· 引言	第43-44页
· 基于自然场景统计特性的视觉特征提取	第44-53页
· 非高斯特性	第44-47页
· 局部相关特性	第47-49页
· 指数衰减特性	第49-53页
· 基于多核学习的盲图像质量预测方法	第53-58页
· 多核学习	第53-55页
· 基于全局框架的盲图像质量预测方法	第55-56页
· 基于两步框架的盲图像质量预测方法	第56-57页
· 算法实现细节	第57-58页
· 实验结果及分析	第58-71页
· 一致性实验	第60-63页
· 失真分类精度	第63-64页
· 数据库独立性实验	第64-65页
· 混合失真	第65-71页
· 本章小结	第71-73页
第三章基于主动学习的盲图像质量评价	第73-85页
· 引言	第73页
· 主动特征学习框架	第73-79页
· 预处理	第74-75页
· 主动字典学习框架	第75-78页
· 局部特征编码	第78-79页
· 局部特征综合	第79页
· 基于支撑向量回归的盲图像质量预测方法	第79-80页
· 实验结果及分析	第80-82页
· 数据集	第80页
· 有效性实验	第80-81页
· 一致性实验	第81-82页
· 主动特征学习参数对性能的影响	第82页
· 本章小结	第82-85页
第四章基于排序学习的盲图像质量评价	第85-119页
· 引言	第85-88页
· 主观图像质量偏好数据获取	第88-89页
· 基于排序学习的盲图像质量预测方法	第89-99页
· 基于自然场景统计特性的图像特征提取	第89-96页
· 训练数据集	第96页
· 基于MKLGL的偏好学习	第96-97页
· 质量分数预测	第97-99页
· 实验结果及分析	第99-117页
· 鲁棒性实验	第101-106页
· 稳定性实验	第106页
· 一致性实验	第106-112页
· 独立性实验	第112-114页
· 扩展性实验	第114-117页
· 本章小结	第117-119页
第五章主观图像质量偏好数据库的建立	第119-133页
· 引言	第119页
· 基于松弛策略的图像质量成对比较方法	第119-121页
· 主观图像质量成对比较实验	第121-125页
· 测试环境	第121-122页
· 测试材料	第122-123页
· 观测者的选择和训练	第123页
· 主观实验过程	第123-124页
· 实验数据的收集和处理	第124-125页
· 实验结果及分析	第125-130页
· 合理性实验	第125-128页
· 有效性实验	第128-130页
· 本章小结	第130-133页
第六章总结和展望	第133-137页
· 研究结论	第133-134页
· 研究展望	第134-137页
参考文献	第137-147页
致谢	第147-151页
作者简介	第151-153页
· 基本情况	第151页
· 教育背景	第151页
· 攻读博士学位期间的研究成果	第151-153页

本篇论文共153页，点击这进入下载页面。

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