1. 本选题研究的目的及意义
图像质量评价(ImageQualityAssessment,IQA)旨在利用计算机算法自动评估图像的视觉质量，是图像处理与计算机视觉领域的重要研究课题。
近年来，随着数字图像和视频应用的爆炸性增长，对高效可靠的IQA方法的需求日益增加。
本选题旨在研究基于卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)的图像质量评价方法，探索CNN在图像质量感知中的应用潜力，为图像质量评价提供新的思路和方法。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，图像质量评价（IQA）作为图像处理和计算机视觉领域的重要研究课题，引起了国内外学者的广泛关注。
1. 国内研究现状
国内学者在传统IQA方法方面取得了一定的成果，例如基于结构相似性的方法、基于信息保真度的方法等。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本研究的主要内容包括以下几个方面:1.深入研究CNN的基本原理和相关技术，分析其在图像质量评价中的优势和挑战。
2.研究和分析现有的图像质量评价方法，特别是基于深度学习的方法，比较其优缺点，为本研究提供参考。
3.设计和实现基于CNN的图像质量评价模型，包括模型结构设计、特征提取、质量评价指标选择等。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用以下方法和步骤：1.文献调研阶段：广泛查阅国内外相关文献，系统学习图像质量评价、卷积神经网络等相关理论和技术，了解该领域的最新研究进展、主要挑战和未来发展趋势，为本研究奠定坚实的理论基础。
2.模型设计与实现阶段：基于CNN设计图像质量评价模型，重点研究如何利用CNN提取有效的图像质量特征，并选择合适的网络结构和参数。
3.实验验证阶段：在公开的图像质量评价数据集上进行实验，验证所提出模型的有效性和先进性。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面：1.提出一种新的基于CNN的图像质量评价模型，该模型能够有效地提取图像质量特征，并具有较高的评价精度。
2.针对现有IQA方法存在的不足，提出改进策略，例如设计更深层次的网络结构、引入注意力机制等，以提高模型的性能。
3.探索轻量级IQA模型设计，降低模型计算复杂度，提升其实用性。
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. 彭宇行,李波,周浩,等.基于深度学习的图像质量评价综述[J].电子学报,2020,48(09):1922-1940.
2. 马然,李艳,王向阳.基于深度学习的图像质量评价研究进展[J].自动化学报,2017,43(10):1701-1717.
3. 何星星,谢维信,倪蓉蓉,等.基于深度学习的图像质量客观评价方法综述[J].中国图象图形学报,2019,24(10):1737-1760.
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