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改进蚱蜢优化算法在图像质量评价中的应用研究

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第1章 引 言

1.1 研究背景与意义

1.2 图像质量评价简介

1.3 国内外研究现状

1.4 本文的研究内容

1.5 论文组织结构

第2章 改进蚱蜢优化算法概述

2.1 蚱蜢优化算法概述

2.2 莱维飞行基本原理

2.3 改进蚱蜢优化算法实现

2.4 实验仿真

2.5 本章小结

第3章 基于LGOA的改进极限学习机算法

3.1 极限学习机

3.2 基于改进蚱蜢优化算法的改进极限学习机算法

3.3 实验仿真及分析

3.4 本章小结

第4章 基于LGOA-ELM算法的图像质量评价

4.1 图像特征值生成方式及算法评价方法

4.2 对LIVE IQA数据库进行图像质量评价

4.3 对TID 2008数据库进行图像质量评价

4.4 本章小结

第5章 总结与展望

5.1 总结

5.2 展望

参考文献

致谢

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著录项

  • 作者

    郑逍;

  • 作者单位

    湖北工业大学;

  • 授予单位 湖北工业大学;
  • 学科 计算机技术
  • 授予学位 硕士
  • 导师姓名 叶志伟;
  • 年度 2020
  • 页码
  • 总页数
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 chi
  • 中图分类 R75V55;
  • 关键词

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