1. 本选题研究的目的及意义
随着数字图像技术的快速发展，图像在日常生活和各行各业中的应用越来越广泛，从日常娱乐到专业领域，图像已经成为信息传递和记录的重要载体。
与此同时，人们对图像质量的要求也越来越高，高保真度、高质量的图像成为追求的目标。
然而，在图像采集、存储、传输、处理等环节中，图像质量往往会受到各种因素的影响，例如噪声、压缩、失真等，导致图像质量下降，影响信息的准确传递和用户体验。
2. 本选题国内外研究状况综述
图像质量评价作为图像处理领域的一个重要分支，一直受到国内外学者的广泛关注，近年来取得了丰硕的研究成果。
##国内研究现状国内对于图像质量客观评价的研究起步较晚，但发展迅速。
近年来，国内学者在基于深度学习的图像质量评价方面取得了一些突破，例如：一些研究将深度学习应用于图像质量评价，并取得了较好的效果。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本选题主要研究内容包括：
1.图像质量评价相关理论研究:对比分析主观评价方法和客观评价方法，重点研究客观评价方法的分类、优缺点以及适用场景。
深入研究常用的图像质量评价指标，例如MSE、PSNR、SSIM等，分析其计算方法、特点和局限性。
2.图像质量客观评价系统设计:设计系统的整体架构，包括图像预处理模块、特征提取模块、质量评价模块等。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用以下方法和步骤进行：
1.文献调研:深入研究图像质量评价领域的国内外研究现状，了解最新的研究成果、方法和趋势，为本研究提供理论基础和技术参考。
2.系统设计:根据研究目标和需求，设计图像质量客观评价系统的整体架构，包括系统功能模块划分、数据流程设计、用户界面设计等。
3.算法研究与实现:研究和实现图像预处理、特征提取、质量评价等关键算法。
5. 研究的创新点
本研究力求在以下几个方面有所创新:
1.改进的图像质量评价指标:传统图像质量评价指标往往只关注图像的整体信息，而忽略了局部细节对视觉感知的影响。
本研究将尝试结合人类视觉系统对局部信息的敏感性，提出一种改进的图像质量评价指标，以提高评价结果与主观感知的一致性。
2.融合多特征的质量评价模型:现有的图像质量评价模型大多只考虑单一类型的图像特征，例如颜色、纹理或结构信息。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
[1] 陈钱,李锦涛,尤娅娅,等.图像质量评价方法综述[J].自动化学报,2020,46(07):1321-1340.
[2] 孙晓,郑仕链,郭璠.图像质量评价研究进展与趋势[J].电子学报,2021,49(06):1178-1194.
[3] 何云峰,谢维信,罗斌,等.基于深度学习的图像质量客观评价综述[J].计算机辅助设计与图形学学报,2019,31(11):2059-2075.
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