基于視覺感知的圖像與視頻質(zhì)量評估算法的開題報告

基于視覺感知的圖像與視頻質(zhì)量評估算法的開題報告一、選題背景隨著圖像與視頻應用的增加，如何保證其質(zhì)量成為了一個重要的問題。因此，圖像與視頻質(zhì)量評估研究受到了廣泛的關(guān)注。目前，圖像和視頻的質(zhì)量評估主要分為兩種：客觀評估和主觀評估。客觀評估主要是通過計算機算法自動進行評估；而主觀評估則是人類主觀感受的評估?？陀^評估算法通常是通過建立映射模型來進行評估，但這些模型往往受到場景、視角等因素的影響，導致評估結(jié)果不夠精確。因此，如何更加準確地評估圖像和視頻的質(zhì)量，是一個需要研究的問題。二、選題意義對于圖像和視頻的質(zhì)量評估，其精準度直接影響著用戶體驗。目前一些圖像和視頻應用，如監(jiān)控攝像頭、在線視頻等，對于圖像和視頻質(zhì)量的要求非常高。如果評估質(zhì)量不準確，則會對用戶造成不必要的困擾。因此，如何提高圖像和視頻等多媒體應用的質(zhì)量評估精度，具有非常重要的意義。三、研究內(nèi)容本文主要研究基于視覺感知的圖像與視頻質(zhì)量評估算法。通過分析圖像和視頻的特征，以及人類視覺系統(tǒng)的感知特性，構(gòu)建出視覺模型，并建立圖像和視頻質(zhì)量評估模型。同時，本文將會考慮以下幾個方面的內(nèi)容：1.改進圖像和視頻質(zhì)量評估指標，使其更加符合人眼視覺特性。2.建立適應于不同場景和應用的圖像和視頻質(zhì)量評估模型。3.結(jié)合深度學習等新興技術(shù)，提高圖像和視頻質(zhì)量評估的準確度和魯棒性。4.實現(xiàn)圖像和視頻質(zhì)量評估模型，提供一種基于視覺感知的圖像和視頻質(zhì)量評估方法。四、研究方法本文將主要采用以下方法進行研究：1.收集常用的圖像和視頻庫，如LIVE、TID2013、CSIQ等，以及人眼眼動追蹤數(shù)據(jù)等相關(guān)數(shù)據(jù)。2.分析圖像和視頻的特征，以及人類視覺系統(tǒng)的感知特性，構(gòu)建出視覺模型。3.結(jié)合深度學習等新興技術(shù)，建立圖像和視頻質(zhì)量評估模型。4.實現(xiàn)圖像和視頻質(zhì)量評估模型，并進行測試和分析。五、預期成果1.本文將建立基于視覺感知的圖像和視頻質(zhì)量評估模型，提供一種基于視覺感知的圖像和視頻質(zhì)量評估方法。2.通過對比實驗，分析基于視覺感知的圖像和視頻質(zhì)量評估方法與傳統(tǒng)方法的優(yōu)缺點，并提出改進建議。3.提出的方法將有望應用于圖像和視頻質(zhì)量評估等領(lǐng)域，提高評估準確率，提高用戶體驗。六、研究進度1.收集相關(guān)數(shù)據(jù)和文獻，預計時間為2周。2.分析圖像視頻特征、建立視覺模型，預計時間為1個月。3.建立圖像和視頻質(zhì)量評估模型并進行測試，預計時間為2個月。4.分析對比實驗結(jié)果、整理成果，預計時間為1個月。七、參考文獻[1]Xue,W.,Zhang,L.,Mou,X.,&Bovik,A.C.(2013).Gradientmagnitudesimilaritydeviation:Ahighlyefficientperceptualimagequalityindex.IEEETransactionsonImageProcessing,22(2),889-901.[2]Wang,Z.,Lu,L.,&Bovik,A.C.(2011).Blindimagequalityassessmentvianaturalstatisticsexplorationinasparsereduced-referencefeaturespace.IEEETransactionsonImageProcessing,20(12),3385-3398.[3]Ma,K.,Duanmu,Z.,Huang,L.,&Lin,W.(2019).Ano-referenceimagequalityassessmentmethodbasedonvisualsaliencyandedgeinformation.JournalofVisualCommunicationandImageRepresentation,62,180-188.[4]Ma,C.,Yang,H.,Zhang,Z.,&Xu,L.(2020).Adeeplearningbasedfull-referencevideoqualityassessmentfo