第1章 緒論
1.1 主觀和客觀圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法
1.2 MSE存在的問題
1.3 客觀圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法分類
1.3.1 全參考、無參考和部分參考圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法
1.3.2 面向通用和特定應(yīng)用的圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法
1.3.3 自底向上和自頂向下的圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法
1.4 本書的組織
第2章 自底向上全參考圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法
2.1 基本思想
2.2 人類視覺系統(tǒng)
2.2.1 早期HVS原理
2.2.2 心理學(xué)HVS特征
2.3 誤差視覺方法架構(gòu)
2.3.1 預(yù)處理 第1章  緒論
  1.1  主觀和客觀圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法
  1.2  MSE存在的問題
  1.3  客觀圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法分類
    1.3.1  全參考、無參考和部分參考圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法
    1.3.2  面向通用和特定應(yīng)用的圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法
    1.3.3  自底向上和自頂向下的圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法
  1.4  本書的組織
第2章  自底向上全參考圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法
  2.1  基本思想
  2.2  人類視覺系統(tǒng)
    2.2.1  早期HVS原理
    2.2.2  心理學(xué)HVS特征
  2.3  誤差視覺方法架構(gòu)
    2.3.1  預(yù)處理
    2.3.2  通道分解
    2.3.3  誤差標(biāo)準(zhǔn)化
    2.3.4  誤差匯聚
  2.4  圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)算法
    2.4.1  Daly模型
    2.4.2  Lubin模型
    2.4.3  Safranek-Johnson模型
    2.4.4  Teo-Heeger模型
    2.4.5  Watson的DCT模型
    2.4.6  Watson小波模型
  2.5  討論
    2.5.1  質(zhì)量定義問題
    2.5.2  閾值問題
    2.5.3  自然圖像復(fù)雜性問題
    2.5.4  相關(guān)性去耦合問題
    2.5.5  感知交互問題
第3章  自頂向下的全參考圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法
  3.1  基本思想
  3.2  結(jié)構(gòu)相似性方法
    3.2.1  結(jié)構(gòu)相似性和圖像質(zhì)量
    3.2.2  空域結(jié)構(gòu)相似性指標(biāo)
    3.2.3  復(fù)小波域結(jié)構(gòu)相似性指標(biāo)
    3.2.4  結(jié)構(gòu)相似性指標(biāo)的說明
  3.3  信息理論方法
    3.3.1  信息保真度和圖像質(zhì)量
    3.3.2  視覺信息保真度方法
    3.3.3  信息理論指標(biāo)的說明
  3.4  討論
第4章  無參考圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)
  4.1  基本思想
  4.2  塊壓縮圖像所用的無參考圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)
    4.2.1  空域方法
    4.2.2  頻域方法
  4.3  小波圖像壓縮的無參考圖像質(zhì)量測(cè)量
  4.4  討論
第5章  部分參考圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)
  5.1  基本思想
  5.2  基于自然圖像統(tǒng)計(jì)的小波域部分參考評(píng)價(jià)方法
  5.3  討論
第6章  展望
  6.1  總結(jié)
  6.2  未來發(fā)展方向
參考文獻(xiàn)