1 绪论 1
1.1 研究背景与意义 1
1.2 图像质量评价方法分类 4
1.3 图像质量评价数据库 6
1.4 图像质量评价算法的性能衡量标准 10
1.5 本书内容安排 11
2 图像质量评价经典方法 14
2.1 全参考型图像质量评价 14
2.1.1 SSIM 15
2.1.2 MS—SSIM 17
2.1.3 VIF 17
2.1.4 FSIM 18
2.1.5 GSM 19
2.1.6 GMSD 20
2.1.7 VSI 20
2.2 部分参考型图像质量评价 22
2.3 无参考型图像质量评价 24
2.3.1 块效应无参考评价 24
2.3.2 模糊无参考评价 28
2.3.3 通用型无参考质量评价 32
2.4 本章小结 34
3 数字图像特征提取 35
3.1 边缘 35
3.1.1 梯度 35
3.1.2 Roberts算子 36
3.1.3 Prewitt算子 36
3.1.4 Sobel算子 37
3.1.5 LoG算子 37
3.1.6 Canny算子 39
3.2 局部不变特征 40
3.2.1 Harris特征点 41
3.2.2 多尺度特征点 42
3.3 正交矩 49
3.3.1 连续正交矩 49
3.3.2 离散正交矩 54
3.4 高层次特征 58
3.4.1 稀疏表示 58
3.4.2 字典学习 59
3.5 本章小结 61
4 全参考图像质量评价方法研究 62
4.1 基于离散正交矩的全参考图像质量评价算法 62
4.1.1 Wee算法与分析 62
4.1.2 改进的算法 64
4.1.3 实验结果与分析 66
4.1.4 小结 71
4.2 基于多尺度结构表示的全参考图像质量评价算法 73
4.2.1 相关方法 73
4.2.2 多尺度高斯差（DoG） 74
4.2.3 本节的算法 77
4.2.4 实验结果与分析 81
4.2.5 小结 86
4.3 本章小结 86
5 无参考型JPEG图像块效应评价方法研究 88
5.1 基于颜色漂移特性的JPEG图像块效应盲评价算法 88
5.1.1 JPEG图像中的颜色漂移与颜色丢失 89
5.1.2 基于颜色漂移特性的块效应评价 90
5.1.3 实验结果与分析 96
5.1.4 小结 100
5.2 基于Tchebichef矩的图像块效应盲评价算法 100
5.2.1 Tchebichef核函数与块效应的关系 100
5.2.2 块效应评价 102
5.2.3 实验结果与分析 104
5.2.4 小结 109
5.3 基于网格强度与规律性的JPEG图像块效应盲评价算法 110
5.3.1 块效应网格提取 111
5.3.2 网格强度描述 113
5.3.3 网格规律性描述 114
5.3.4 图像块效应分数 117
5.3.5 实验结果与分析 117
5.3.6 小结 125
5.4 本章小结 125
6 无参考型图像模糊评价方法研究 126
6.1 基于离散正交矩的图像模糊评价算法 127
6.1.1 Tchebichef矩与图像模糊的关系 128
6.1.2 图像模糊评价 130
6.1.3 实验结果与分析 135
6.1.4 小结 143
6.2 基于稀疏表示的图像模糊评价算法 145
6.2.1 稀疏表示与模糊的关系 145
6.2.2 模糊评价算法 146
6.2.3 实验结果与分析 150
6.2.4 小结 160
6.3 本章小结 161
7 总结与展望 163
7.1 内容总结 163
7.2 研究展望 164
参考文献 166