合成图像的质量评价—硕士毕业论文下载



合成图像的质量评价

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合成图像的质量评价

论文目录
摘要	第1-4页
Abstract	第4-8页
第一章绪论	第8-14页
· 研究背景及意义	第8页
· 研究进展及现状	第8-10页
· 图像质量评价方法的研究进展及现状	第8-10页
· 人脸图像信息与自然图像的区别	第10页
· 论文的主要安排内容及章节安排	第10-14页
· 本文的主要研究成果及创新点	第10-11页
· 论文的章节安排	第11-14页
第二章图像质量评价算法	第14-22页
· 主观质量评价方法	第14-15页
· 常用的客观质量评价方法	第15-19页
· 全参考型质量评价	第15-17页
· 部分参考型质量评价	第17页
· 无参考型质量评价	第17-19页
· 图像质量评价算法性能的评价方法	第19-21页
· 图像质量评价的标准	第19页
· 主客观评价一致性的评估参数	第19-21页
· 本章小结	第21-22页
第三章基于梯度结构相似度的全参考评价方法	第22-38页
· 引言	第22-23页
· 基于 HVS 的几种常见图像质量评价方法	第23-28页
· 基于误差灵敏度的图像质量评价	第24-25页
· 基于结构相似度的图像质量评价	第25-27页
· 基于结构相似度的改进方法	第27-28页
· 基于梯度结构相似度的算法	第28-31页
· 梯度信息的提取	第28-30页
· 图像的梯度信息	第30页
· 基于梯度结构相似度的算法模型	第30-31页
· 实验结果与分析	第31-36页
· 新模型与其它全参考型质量评价模型的比较	第31-35页
· 不同质量评价方法的拟合曲线	第35-36页
· 本章小结	第36-38页
第四章基于多阶差分信息的质量评价方法	第38-52页
· 引言	第38页
· 基于多阶差分信息的无参考质量评价	第38-42页
· 失真的类别	第38-39页
· 度量失真的参数	第39-40页
· 基于多阶差分信息的无参考质量评价模型	第40-42页
· 无参考与全参考的结合模型	第42-44页
· 基于多阶差分信息的 NR 与 VIF 的结合模型	第42-43页
· 基于多阶差分信息的 NR 与 SSIM/GSSIM 的结合模型	第43-44页
· 实验结果与分析	第44-51页
· 基于多阶差分信息的无参考质量评价结果	第44-47页
· 基于多阶差分信息的 NR 与 VIF/SSIM/GSSIM 结合的评价结果	第47-51页
· 本章小结	第51-52页
第五章总结与展望	第52-54页
· 总结	第52-53页
· 展望	第53-54页
致谢	第54-56页
参考文献	第56-62页
作者在读期间参加的科研活动	第62-63 页

本篇论文共63页，点击这进入下载页面。

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