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手机照片质量评价算法研究与实现 |
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| 论文目录 |
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| 摘要 | 第5-6页 | | abstract | 第6页 | | 第1章 绪论 | 第10-16页 | | 1.1 研究背景 | 第10-12页 | | 1.2 国内外研究现状及发展趋势 | 第12-14页 | | 1.2.1 国内外研究现状 | 第12-14页 | | 1.2.2 发展趋势 | 第14页 | | 1.3 主要工作内容与章节安排 | 第14-16页 | | 第2章 模糊图像评价 | 第16-30页 | | 2.1 造成模糊的原因 | 第16-17页 | | 2.2 BP神经网络相关知识介绍 | 第17-21页 | | 2.2.1 BP神经网络概念 | 第17-18页 | | 2.2.2 BP神经网络的学习与训练 | 第18-21页 | | 2.3 使用BP神经网络评价模糊算法的改进 | 第21-26页 | | 2.3.1 特征向量提取 | 第21-24页 | | 2.3.2 BP神经网络的模型构造 | 第24-25页 | | 2.3.3 神经网络在IOS端与PC端的在线训练过程 | 第25-26页 | | 2.4 实验与结果分析 | 第26-29页 | | 2.5 本章小结 | 第29-30页 | | 第3章 相似图像评价 | 第30-40页 | | 3.1 ORB特征提取算法 | 第31-33页 | | 3.1.1 ORB特征点检测 | 第31-32页 | | 3.1.2 ORB特征描述 | 第32-33页 | | 3.2 基于ORB特征匹配的改进算法 | 第33-36页 | | 3.3 实验与结果分析 | 第36-39页 | | 3.4 本章小结 | 第39-40页 | | 第4章 其他无参考图像的评价 | 第40-55页 | | 4.1 曝光过亮、曝光过暗图像的评价 | 第40-43页 | | 4.1.1 曝光图像的研究处理 | 第40-42页 | | 4.1.2 曝光图像质量评价方法 | 第42-43页 | | 4.2 背影图像的评价 | 第43-48页 | | 4.2.1 人脸检测 | 第43-45页 | | 4.2.2 行人检测 | 第45-48页 | | 4.3 单调图像的评价 | 第48-50页 | | 4.3.1 RGB颜色空间与HLS颜色空间 | 第48-49页 | | 4.3.2 单调图像评价方法 | 第49-50页 | | 4.4 实验与结果分析 | 第50-54页 | | 4.4.1 曝光图像检测实验 | 第50-52页 | | 4.4.2 背影图像检测实验 | 第52页 | | 4.4.3 单调图像检测实验 | 第52-54页 | | 4.5 本章小结 | 第54-55页 | | 第5章 基于IOS图像质量评价工程设计与实现 | 第55-66页 | | 5.1 PhotoFiter应用程序整体架构 | 第56-57页 | | 5.2 读取相册和选择照片模块 | 第57-58页 | | 5.3 照片评价和评价结果处理模块 | 第58-63页 | | 5.3.1 照片评价的多线程算法流程 | 第58-61页 | | 5.3.2 相似图像对比算法设计流程 | 第61-63页 | | 5.3.3 评价结果处理 | 第63页 | | 5.4 PhotoFiter应用运行结果展示与评价 | 第63-65页 | | 5.5 本章小结 | 第65-66页 | | 结论 | 第66-68页 | | 参考文献 | 第68-71页 | | 致谢 | 第71页 |
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论文编号BS3169055，这篇论文共71页
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