視覺信息質量評價方法

定　價：￥25.00

作　者：	高新波，路文著
出版社：	西安電子科技大學出版社
叢編項：
標　簽：	多媒體

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ISBN：	9787560623597	出版時間：	2010-01-01	包裝：	平裝
開本：	16開	頁數：	167	字數：

內容簡介

　　視覺信息質量評估是影像工程的重要研究分支，在圖像處理、圖像分析、圖像理解、計算機視覺和模式識別等領域具有廣闊的應用前景，也是近年來重要的理論研究熱點?！兑曈X信息質量評價方法》系統(tǒng)地講述了圖像和視頻質量評價的基本理論和經典方法，闡明了本領域研究的前沿課題及許多開放性的問題，介紹了一些最新的研究成果。主要內容有：圖像質量主客觀評價方法的研究進展、人類視覺系統(tǒng)、全參考型圖像質量評價方法、部分參考型圖像質量評價方法、無參考型圖像質量評價方法、視頻質量客觀評價方法、視覺信息質量主觀評價方法、視覺信息質量評價的應用系統(tǒng)，最后是總結與展望?！兑曈X信息質量評價方法》可以用作有關領域研究人員和工程技術人員的參考資料和手冊，也可作為理工科大學通信與信息系統(tǒng)、信號與信息處理、模式識別與智能系統(tǒng)、計算機科學與技術、自動控制等專業(yè)博士生、碩士生及高年級本科生的教材。

作者簡介

　　高新波，男，博士，教授，博士生導師。分別于1994、1997和1999年在西安電子科技大學獲得學士、碩士和博士學位。1997～1998年在日本靜岡大學計算機科學系進行博士生聯(lián)合培養(yǎng)；　2000～2001年在香港中文大學訊息工程系多媒體實驗室做博士后研究。2004年入選教育部新世紀優(yōu)秀人才支持計劃、2005年被評為陜西院校青年教師獎，從2006年起享受國務院特殊津貼，目前是西安電子科技大學模式識別與智能系統(tǒng)學科院校內特聘教授，影像處理系統(tǒng)教育部留學歸國人員實驗室主任。研究興趣包括計算智能、機器學習、計算機視覺、模式識別與人工智能。在上述領域已出版專著和教材3部，在包括IEEETIP、TCSVT、TNN、TSMC等在內的國內外期刊和國際會議上發(fā)表論文100余篇。在Signal Processing和Neurocomputing等4個國際期刊擔任編委會委員，在30余個國際會議中擔任主席、程序委員會主席或委員。目前為IEEESenior Member、IET/IEE Fellow。

圖書目錄

第1章緒論
1.1 圖像及其質量評價
1.2 圖像質量的主觀評價方法
1.3 圖像質量的客觀評價方法
1.3.1 基于原始圖像的分類方法
1.3.2 基于具體應用的分類方法
1.3.3 基于人類視覺特性的分類方法
1.4 本書的章節(jié)安排
參考文獻
第2章人類視覺系統(tǒng)
2.1 人類視覺研究概況
2.2 人類視覺生理學特性
2.2.1 光學處理
2.2.2 視網膜處理
2.2.3 外側膝狀體處理
2.2.4 初級視皮層處理
2.3 人類視覺心理學特性
2.3.1 視覺的組織性
2.3.2 視覺的相對性
2.3.3 視覺的選擇性
2.3.4 視覺的整體性
2.3.5 視覺的恒常性
2.3.6 錯視現象
2.3.7 眼球微動與視覺注意
2.4 人類視覺心理物理學特性
2.4.1 亮度特性
2.4.2 對比敏感度函數
2.4.3 對比度掩膜
2.4.4 時域掩膜
2.5 本章小結
參考文獻
第3章全參考型圖像質量評價方法
3.1 全參考型圖像質量評價方法簡介
3.2 基于人類視覺系統(tǒng)的仿生學方法
3.2.1 Daly模型
3.2.2 Lubin模型
3.2.3 Safranek—Johnson模型
3.2.4 Te0—Heeger模型
3.2.5 Watson離散余弦變換模型
3.2.6 Watson小波變換模型
3.3 基于系統(tǒng)理論的工程學方法
3.3.1 PQs模型
3.3.2 NQM和DM模型
3.3.3 Fuzzy模型
3.3.4 SVD模型
3.3.5 VSNR模型
3.3.6 VIF模型
3.3.7 SSIM模型
3.4 基于圖像內容的質量評價方法
3.4.1 結構信息提取
3.4.2 圖像區(qū)域分類
3.4.3 數量信息融合
3.4.4 實驗結果與分析
3.5 本章小結
參考文獻
第4章部分參考型圖像質量評價方法
4.1 部分參考型評價方法簡介
4.2 典型的部分參考型評價方法
4.2.1 基于降質特征提取的方法
4.2.2 基于諧波強度的方法
4.2.3 基于小波域自然圖像統(tǒng)計模型的方法
4.2.4 基于特征嵌入的方法
4.2.5 針對彩色圖像的評價方法
4.2.6 基于多尺度幾何分析的方法
4.3 本章小結
參考文獻
第5章無參考型圖像質量評價方法
5.1 無參考型評價方法簡介
5.2 基于幾何特征的無參考型圖像質量評價方法
5.2.1 失真類型
5.2.2 針對塊效應的圖像質量評價
5.2.3 針對模糊的圖像質量評價
5.3 基于Wavelet域統(tǒng)計特性的自然圖像質量評價方法
5.3.1 自然圖像的統(tǒng)計特性
5.3.2 Wavelet域圖像質量評價方法
5.4 基于Contourlet域統(tǒng)計特性的圖像質量評價方法
5.4.1 Contourlet域圖像統(tǒng)計模型
5.4.2 Contourlel域圖像質量評價測度
5.4.3 實驗結果與分析
5.5 本章小結
參考文獻
第6章視頻質量客觀評價方法
6.1 視頻質量評價的意義
6.2 引起視頻降質的因素分析
6.2.1 由壓縮編碼引起的失真
6.2.2 由信道誤碼引起的失真
6.3 視頻質量客觀評價方法分類
6.4 基于像素域的視頻質量評價方法
6.4.1 運動矢量的定義
6.4.2 信息內容的確定
6.4.3 感知不確定性的獲取
6.4.4 基于運動感知模型的視頻質量評價方法
6.4.5 實驗結果與分析
6.5 基于視覺感知的視頻質量評價方法
6.5.1 單通道模型
6.5.2 多通道模型
6.6 工程類方法
6.6.1 全參考型視頻質量評價方法
6.6.2 部分參考型視頻質量評價方法
6.6.3 無參考型視頻質量評價方法
6.7 潛在的研究方向分析
6.7.1 圖像呈現
6.7.2 人眼的關注度
6.7.3 音頻視覺質量
6.8 本章小結
參考文獻
第7章視覺信息質量主觀評價方法
7.1 主觀質量評價流程
7.1.1 測試環(huán)境的選擇
7.1 I2測試材料的選擇
7.1.3 測試人員的挑選與訓練
7.1.4 評分方法的選擇
7.1.5 主觀分值的分析與處理
7.2 圖像和視頻數據庫介紹
7.2.1 圖像數據庫
7.2.2 視頻數據庫
7.3 視頻質量專家組(VQEG)
7.3.1 VQEG的主要工作
7.3.2 數據分析方法
7.4 主觀評價視頻數據庫的構建實踐
7.4.1 原始視頻的選取
7.4.2 失真視頻的產生
7.4.3 主觀評測過程
7.4.4 數據處理和結果分析
7.5 本章小結
參考文獻
第8章視覺信息質量評價的應用系統(tǒng)
8.1 影像質量評價的用途
8.2 現有的影像質量評價系統(tǒng)
8.2.1 Sarnoff公司的JNDmetrixTM模型
8.2.2 Tektronix公司的PQA系列
8.2.3 VideoClarity公司的ClearView系列
8.2.4 Symmetricom公司的QoEAssurance系列
8.2.5 Opticom公司的PEVQ系列
8.2.6 Semaca公司的VQLab軟件系統(tǒng)
8.3 本章小結
參考文獻
第9章總結與展望
9.1 總結
9.2 展望
附錄專業(yè)術語中英文對照
附錄專業(yè)術語中英文對照