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二维和三维图像质量评估的研究

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二维和三维图像质量评估的研究
论文目录
 
中文摘要第1-4页
Abstract第4-8页
第一章 绪论第8-16页
  1.1 课题研究背景与意义第8-9页
  1.2 课题研究现状第9-13页
  1.3 本文主要工作第13-14页
  1.4 本文组织结构第14-16页
第二章 课题相关研究概述第16-27页
  2.1 视觉显著性研究第16-17页
  2.2 全参考图像质量评估研究第17-19页
    2.2.1 二维图像全参考图像质量评估第17-18页
    2.2.2 三维图像全参考图像质量评估第18-19页
  2.3 图像质量评估数据集第19-24页
    2.3.1 LIVE2005数据集第19-21页
    2.3.2 TID2008数据集第21-22页
    2.3.3 TID2013数据集第22-23页
    2.3.4 LIVE 3D PHASE Ⅱ第23-24页
  2.4 性能评估方法第24-26页
  2.5 本章小结第26-27页
第三章 融合显著性检测的二维图像质量评估算法第27-36页
  3.1 前言第27页
  3.2 TID2013S图像数据集第27-29页
  3.3 算法框架第29-30页
  3.4 实验第30-35页
    3.4.1 融合显著性标准图的实验第30-33页
    3.4.2 融合显著图的实验第33-35页
  3.5 本章小结第35-36页
第四章 基于成对偏好特征机器学习和排名的二维图像质量评估算法第36-52页
  4.1 前言第36-37页
  4.2 机器学习和排名方法第37-38页
  4.3 算法框架第38-43页
    4.3.1 图像特征提取第39-41页
    4.3.2 成对偏好特征模型第41-42页
    4.3.3 图像质量预测第42-43页
  4.4 实验第43-51页
    4.4.1 不同图像对比数量实验第43-45页
    4.4.2 与其他指标的比较实验第45-48页
    4.4.3 单失真类型实验第48-51页
  4.5 本章小结第51-52页
第五章 融合深度信息的三维图像质量评估算法第52-58页
  5.1 前言第52-53页
  5.2 算法框架第53-56页
    5.2.1 三维图像特征提取第54-56页
    5.2.2 偏好特征组合和质量预测第56页
  5.3 实验第56-57页
  5.4 本章小结第57-58页
总结与展望第58-60页
论文工作总结第58-59页
未来工作展望第59-60页
参考文献第60-65页
致谢第65-67页
个人简历第67-68页
在学期间的研究成果及发表的学术论文第68页

本篇论文共68页,点击这进入下载页面
 
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