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第1章 绪论1

1.1 图像及其质量评价1

1.2 图像质量主观评价方法2

1.3 图像质量客观评价方法3

1.3.1 基于原始图像的分类方法5

1.3.2 基于具体应用的分类方法5

1.3.3 基于人类视觉特性的分类方法6

1.4 本书的章节安排6

参考文献7

第2章 人类视觉系统9

2.1 人类视觉研究概况9

2.2 人类视觉生理学结构11

2.2.1 眼球12

2.2.2 视网膜12

2.2.3 外侧膝状体14

2.2.4 视皮层15

2.3 人类视觉系统中的信息处理16

2.3.1 图像的形成及传送16

2.3.2 视觉系统的线性特性18

2.3.3 颜色信息的认知特性18

2.3.4 运动和景深信息的认知特性19

2.4 人类视觉系统特性20

2.4.1 视觉的心理物理学特性20

2.4.2 视觉的心理学特性24

2.4.3 视觉注意机制31

2.5 本章小结35

参考文献36

第3章 全参考型图像质量评价方法39

3.1 全参考型图像质量评价方法简介39

3.2 基于人类视觉系统的仿生学方法43

3.2.1 Daly模型46

3.2.2 Lubin模型46

3.2.3 Safranek-Johnson模型46

3.2.4 Teo-Heeger模型47

3.2.5 Watson离散余弦变换模型47

3.2.6 Watson小波变换模型47

3.3 基于系统理论的工程学方法47

3.3.1 PQS模型48

3.3.2 NQM和 DM模型48

3.3.3 Fuzzy模型49

3.3.4 SVD模型49

3.3.5 VSNR模型49

3.3.6 VIF模型50

3.3.7 SSIM模型52

3.3.8 IWSSIM模型54

3.3.9 FSIM模型55

3.4 基于图像内容的质量评价方法57

3.4.1 结构信息提取57

3.4.2 图像区域分类58

3.4.3 数量信息融合59

3.4.4 实验结果与分析60

3.5 彩色图像质量评价方法63

3.5.1 基于自适应空间彩色分解的彩色图像质量评价方法64

3.5.2 基于S-CIELab颜色模型的彩色图像质量评价方法65

3.6 本章小结67

参考文献68

第4章 部分参考型图像质量评价方法71

4.1 部分参考型图像质量评价方法简介71

4.2 典型的部分参考型评价方法72

4.2.1 基于降质特征提取的方法73

4.2.2 基于谐波强度的方法73

4.2.3 基于小波域自然图像统计模型的方法73

4.2.4 基于特征嵌入的方法75

4.2.5 基于DCT域系数重组的质量评价方法76

4.2.6 针对彩色图像的评价方法77

4.3 基于多尺度几何分析的方法78

4.4 基于视觉注意的图像质量评价方法97

4.4.1 视觉注意机制模型98

4.4.2 基于视觉机制的质量评价方法99

4.5 本章小结101

参考文献102

第5章 无参考型图像质量评价方法105

5.1 无参考型图像质量评价方法简介105

5.2 图像失真类型106

5.3 基于几何特征的无参考型图像质量评价方法108

5.3.1 针对块效应的图像质量评价108

5.3.2 针对模糊的图像质量评价112

5.4 然场景统计特性114

5.4.1 自相似性和尺度不变性114

5.4.2 非高斯性115

5.4.3 边缘主导特性和高维奇异性115

5.5 基于自然场景统计特性的JPEG 2000压缩图像质量评价方法116

5.5.1 自然场景统计特性及JPEG 2000压缩的影响116

5.5.2 基于自然场景统计特性的JPEG 2000压缩图像质量评价118

5.6 基于小波域隐马尔可夫树模型的图像质量评价方法119

5.6.1 小波域HMT模型120

5.6.2 小波域HMT模型参数的统计规律121

5.6.3 基于小波域HMT模型的质量评价123

5.7 基于Contourlet域统计特性的图像质量评价方法124

5.7.1 Contourlet 或图像统计模型124

5.7.2 Contourlet域图像质量评价测度126

5.8 通用型无参考图像质量评价方法129

5.8.1 基于全局框架的通用型无参考图像质量评价方法130

5.8.2 基于两阶段框架的通用型无参考图像质量评价方法131

5.9 本章小结132

参考文献132

第6章 视频质量客观评价方法136

6.1 视频质量评价的意义136

6.2 引起视频降质的因素分析137

6.2.1 由压缩编码引起的失真137

6.2.2 由信道误码引起的失真138

6.3 视频质量客观评价方法分类139

6.4 基于像素域的视频质量评价方法140

6.4.1 运动矢量的定义140

6.4.2 信息内容的确定142

6.4.3 感知不确定性的获取142

6.4.4 基于运动感知模型的视频质量评价方法143

6.4.5 实验结果与分析143

6.5 基于视觉感知的视频质量评价方法144

6.5.1 单通道模型144

6.5.2 多通道模型145

6.6 工程类方法151

6.6.1 全参考型视频质量评价方法151

6.6.2 部分参考型视频质量评价方法156

6.6.3 无参考型视频质量评价方法162

6.7 潜在的研究方向分析165

6.8 本章小节166

参考文献167

第7章 视觉信息质量主观评价方法172

7.1 视频质量专家组（VQEG）172

7.2 主观质量评价流程174

7.2.1 测试环境的选择174

7.2.2 测试材料的选择176

7.2.3 测试人员的挑选与训练177

7.2.4 评分方法的选择177

7.2.5 主观分值的分析与处理183

7.2.6 主观评价结果的使用185

7.3 图像和视频数据库介绍188

7.3.1 图像数据库189

7.3.2 视频数据库194

7.4 主观评价视频数据库的构建实践196

7.4.1 原始视频的选取197

7.4.2 失真视频的产生199

7.4.3 主观评测过程200

7.4.4 数据处理和结果分析201

7.5 本章小结204

参考文献205

第8章 生物特征图像质量客观评价方法208

8.1 生物特征图像质量评价的意义208

8.2 人脸图像质量评价211

8.2.1 人脸图像的失真类型211

8.2.2 人脸图像质量评价方法216

8.3 本章小节222

参考文献222

第9章 视觉信息质量评价的应用系统224

9.1 影像质量评价的用途224

9.2 现有的影像质量评价系统225

9.2.1 Sarnoff公司的JNDmetrixTM模型225

9.2.2 Tektronix公司的PQA系列226

9.2.3 Vedio Clarity公司的ClearView系列227

9.2.4 Symmetricom公司的QoE Assurance系列228

9.2.5 Opticom公司的PEXQ系列228

9.2.6 Semaca公司的VQLab软件系统230

9.2.7 Ixia公司的Aptixia IxLoad软件系统230

9.2.8 VeriWave公司的Wave Video系列231

9.2.9 Rohde ＆ Schwarz公司的DVQ系列232

9.3 本章小结233

参考文献233

第10章 总结与展望234

10.1 总结234

10.2 展望236

附录 专业术语中英文对照238