基于视觉感知的图像质量评价算法研究

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附表索引

第1章 绪论

1.1 研究背景及意义

1.2 图像质量评价研究现状

1.2.1 主观质量评价

1.2.2 客观质量评价

1.3 主要研究内容及章节安排

1.3.1 主要研究内容

1.3.2 论文结构安排

第2章 图像质量评价基础

2.1 人类视觉系统

2.1.1 人眼生理结构

2.2 人眼视觉系统的特性

2.2.1 亮度特性

2.2.2 视觉掩蔽特性

2.2.3 视觉注意机制

2.3 图像的视觉特征

2.3.1 颜色特征

2.3.2 纹理特征

2.3.3 边缘特征

2.4 机器学习

2.4.1 神经网络

2.4.2 支持向量回归

2.5 图像质量评价数据库

2.6 客观图像质量评价方法性能指标

2.7 本章小结

第3章 基于HSV色彩空间和边缘特征的图像质量评价

3.1 引言

3.2 基于颜色和边缘特征相似度的全参考图像质量评价模型

3.2.1 颜色特征的提取

3.2.2 边缘特征的提取

3.2.3 质量融合

3.3 实验结果和分析

3.3.1 全局统计相似性验证

3.3.2 整体性能测试

3.3.3失真类型性能测试

3.3.4 算法运行效率分析

3.4 本章小结

第4章 结合结构和自然场景统计的图像质量评价

4.1 引言

4.2 结合结构和自然场景统计的无参考图像质量评价模型

4.2.1 结构特征提取

4.2.2 自然场景统计特征提取

4.3 基于SVR的无参考图像质量评价模型

4.4 实验结果与分析

4.4.1 不同数据集性能比较

4.4.2 不同失真性能比较

4.4.3 不同特征对算法性能的影响

4.4.4 算法运行效率分析

4.5 本章小结

总结与展望

总结

展望

参考文献

致谢

附录A 攻读硕士学位期间发表的学术论文