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论文说明:图表目录
声明
第1章 绪论
1.1计算机视觉
1.1.1历史回顾和相关领域
1.1.2应用和研究内容
1.2特征和相似性度量的研究意义
1.3本文的内容安排和创新点
第2章 特征与相似性度量
2.1特征
2.1.1尺度不变特征
2.1.2梯度方向直方图特征
2.1.3保持局部邻域结构特征
2.1.4形状上下文特征
2.1.5相对角
2.1.6轮廓距离
2.1.7 SHOCK图
2.2相似性度量
2.2.1二值变量之间的距离
2.2.2数值变量之间的距离
2.2.3结构相似性
2.2.4直方图之间的相似性
2.2.5其它
第3章 形状上下文特征的研究和改进
3.1形状上下文特征的缺点
3.2基于一维傅里叶变换的改进形状上下文特征
3.3新特征各种特性的证明
3.4关于新特征的实验
3.4.1新特征特性
3.4.2无噪声点集匹配
3.4.3有噪声点集匹配
3.5圆周位移下的地动距离
3.5.1 x2距离与地动距离
3.5.2角度维圆周位移下的地动距离计算
3.6新的相似度计算方法用于离散点集匹配的实验
3.6.1离散点集匹配
3.6.2比较实验
3.7本章小结
第4章 基于结构相似度的融合质量评估
4.1图像融合简介
4.1.1什么是图像融合
4.1.2常用图像融合方法
4.2图像融合质量评估
4.3已有的融合质量评估方法的回顾
4.3.1主观测试
4.3.2客观评估
4.4结构相似度标准(SSIM)的视觉模型
4.5基于新的亮度和对比度模型的SSIM
4.5.1新的亮度和对比度模型
4.5.2基于新的亮度和对比度模型的SSIM
4.6 实验
4.6.1 UNcamp序列
4.6.2主观评测标准图像库
4.7本章小结
第5章 基于颜色相似度的融合质量评估
5.1 已有非基于结构相似度的评估方法
5.1.1边缘信息
5.1.2空间频率
5.1.3模糊积分
5.2颜色相似性
5.3基于颜色相似性的融合质量评估
5.3.1利用颜色相似性构建评估标准
5.3.2对评估方法的数学分析
5.3.3新的度量标准
5.4实验
5.4.1 UNcamp序列
5.4.2主观评测标准图像库
5.4.3与人为评估的结果比较
5.5本章小结
第6章 相似性度量在图像置乱效果评价中的具体应用
6.1 图像置乱
6.2使用Vigenère密码进行数字图像置乱
6.2.1 Vigenère密码简介
6.2.2使用Vigenère密码进行数字图像置乱的算法流程
6.3 实验结果与分析
6.3.1实验结果
6.3.2置乱效果分析
6.3.3噪声影响的分析
6.4安全性分析
6.5与使用改进的Grey编码技术置乱的结果的比较
6.6本章小结
第7章 总结与展望
7.1本文研究内容
7.2研究工作展望
参考文献
致谢
在读期间发表的学术论文与取得的研究成果