图像恢复质量客观评价方法研究

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缩略词表

1 绪论

1.1 研究背景及意义

1.2 国内外研究现状及问题分析

1.2.1 传统失真图像质量评价

1.2.2 问题分析

1.2.3 图像恢复质量主观评价

1.2.4 图像恢复质量客观评价

1.3 论文主要研究内容

1.4 论文章节安排

2 压缩感知图像恢复的质量评价

2.1 引言

2.2 压缩感知恢复图像数据库

2.2.1 参考图像和压缩感知图像恢复算法的选择

2.2.2 主观质量评价实验

2.2.3 主观质量分数分析

2.3 基于局部和全局失真度量的压缩感知恢复图像质量评价方法

2.3.1 局部特征提取

2.3.2 全局特征提取

2.3.3 基于支持向量回归的质量预测

2.4 实验结果与分析

2.4.1 实验设置

2.4.2 性能评价

2.4.3 训练图像数对性能的影响

2.4.4 消融实验

2.4.5 实例图像质量预测

2.4.6 时间复杂度

2.5 应用

2.5.1 压缩感知图像恢复算法的性能排序

2.5.2 压缩感知图像恢复算法的参数选择

2.6 本章小结

3 图像去运动模糊的质量评价

3.1 引言

3.2 基于多种失真度量的去运动模糊图像质量评价方法

3.2.1 噪声评价

3.2.2 振铃检测和评价

3.2.3 残留模糊评价

3.2.4 池化

3.3 实验结果与分析

3.3.1 实验设置

3.3.2 性能评价

3.3.3 实例图像质量预测

3.3.4 统计显著性分析

3.3.5 显著性模型对性能的影响

3.3.6 时间复杂度

3.4 应用

3.5 本章小结

4 基于恢复图像排序学习的图像恢复算法性能评价

4.1 引言

4.2 基于成对比较的排序学习框架

4.2.1 问题描述

4.2.2 基于成对比较的排序学习框架

4.3 基于排序学习框架的质量评价方法

4.3.1 特征提取

4.3.2 基于二分类的排序学习

4.4 实验结果与分析

4.4.1 实验设置

4.4.2 参数选择

4.4.3 性能评价

4.4.4 实例图像质量排序

4.4.5 稳定性评价

4.4.6 消融实验

4.4.7 特征成分分析

4.4.8 训练图像数对性能的影响

4.4.9 二分类器对性能的影响

4.5 应用

4.6 本章小结

5 基于恢复图像质量差异的图像恢复算法性能评价

5.1 引言

5.2 基 于 孪 生 网 络 的 相 对 质 量 差 异 学 习 模 型

5.2.1 训练数据生成

5.2.2 网络构建和模型训练

5.2.3 模型预测

5.3 实验结果与分析

5.3.1 实验设置

5.3.2 性能评价

5.3.3 实例图像质量排序

5.3.4 泛化能力

5.4 本章小结

6 总结与展望

6.1 总结

6.2 展望

6.2.1 图像恢复质量主观评价

6.2.2 图像恢复质量客观评价

参考文献

作者简历

学位论文原创性声明

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