基于視覺感知的圖像與視頻質(zhì)量評(píng)估算法的開題報(bào)告

基于視覺感知的圖像與視頻質(zhì)量評(píng)估算法的開題報(bào)告一、選題背景隨著圖像與視頻應(yīng)用的增加，如何保證其質(zhì)量成為了一個(gè)重要的問題。因此，圖像與視頻質(zhì)量評(píng)估研究受到了廣泛的關(guān)注。目前，圖像和視頻的質(zhì)量評(píng)估主要分為兩種：客觀評(píng)估和主觀評(píng)估?？陀^評(píng)估主要是通過計(jì)算機(jī)算法自動(dòng)進(jìn)行評(píng)估；而主觀評(píng)估則是人類主觀感受的評(píng)估?？陀^評(píng)估算法通常是通過建立映射模型來進(jìn)行評(píng)估，但這些模型往往受到場(chǎng)景、視角等因素的影響，導(dǎo)致評(píng)估結(jié)果不夠精確。因此，如何更加準(zhǔn)確地評(píng)估圖像和視頻的質(zhì)量，是一個(gè)需要研究的問題。二、選題意義對(duì)于圖像和視頻的質(zhì)量評(píng)估，其精準(zhǔn)度直接影響著用戶體驗(yàn)。目前一些圖像和視頻應(yīng)用，如監(jiān)控?cái)z像頭、在線視頻等，對(duì)于圖像和視頻質(zhì)量的要求非常高。如果評(píng)估質(zhì)量不準(zhǔn)確，則會(huì)對(duì)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(yīng)用的質(zhì)量評(píng)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(píng)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(píng)估模型。同時(shí)，本文將會(huì)考慮以下幾個(gè)方面的內(nèi)容：1.改進(jìn)圖像和視頻質(zhì)量評(píng)估指標(biāo)，使其更加符合人眼視覺特性。2.建立適應(yīng)于不同場(chǎng)景和應(yīng)用的圖像和視頻質(zhì)量評(píng)估模型。3.結(jié)合深度學(xué)習(xí)等新興技術(shù)，提高圖像和視頻質(zhì)量評(píng)估的準(zhǔn)確度和魯棒性。4.實(shí)現(xiàn)圖像和視頻質(zhì)量評(píng)估模型，提供一種基于視覺感知的圖像和視頻質(zhì)量評(píng)估方法。四、研究方法本文將主要采用以下方法進(jìn)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(dòng)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(xué)習(xí)等新興技術(shù)，建立圖像和視頻質(zhì)量評(píng)估模型。4.實(shí)現(xiàn)圖像和視頻質(zhì)量評(píng)估模型，并進(jìn)行測(cè)試和分析。五、預(yù)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(píng)估模型，提供一種基于視覺感知的圖像和視頻質(zhì)量評(píng)估方法。2.通過對(duì)比實(shí)驗(yàn)，分析基于視覺感知的圖像和視頻質(zhì)量評(píng)估方法與傳統(tǒng)方法的優(yōu)缺點(diǎn)，并提出改進(jìn)建議。3.提出的方法將有望應(yīng)用于圖像和視頻質(zhì)量評(píng)估等領(lǐng)域，提高評(píng)估準(zhǔn)確率，提高用戶體驗(yàn)。六、研究進(jìn)度1.收集相關(guān)數(shù)據(jù)和文獻(xiàn)，預(yù)計(jì)時(shí)間為2周。2.分析圖像視頻特征、建立視覺模型，預(yù)計(jì)時(shí)間為1個(gè)月。3.建立圖像和視頻質(zhì)量評(píng)估模型并進(jìn)行測(cè)試，預(yù)計(jì)時(shí)間為2個(gè)月。4.分析對(duì)比實(shí)驗(yàn)結(jié)果、整理成果，預(yù)計(jì)時(shí)間為1個(gè)月。七、參考文獻(xiàn)[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