基于SVM的图像无参考质量评价算法的研究开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

图像质量评价作为图像处理领域的关键技术之一，在图像采集、传输、压缩、增强等方面扮演着至关重要的角色。

而随着互联网和多媒体技术的快速发展，人们对图像质量的要求日益提高，这也对图像质量评价技术提出了更高的要求。

传统的图像质量评价方法主要依赖于参考图像，通过比较待评价图像与参考图像之间的差异来评估图像质量。

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，图像无参考质量评价技术发展迅速，各种新方法层出不穷，国内外学者在该领域展开了广泛的研究。

1. 国内研究现状

国内学者在图像无参考质量评价方面取得了一系列重要成果。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

1. 主要内容

本研究的主要内容包括以下几个方面：
1.图像特征提取:研究和分析适用于无参考图像质量评价的图像特征，包括自然图像统计特征（如空间频率、边缘锐度等）、图像结构信息（如梯度直方图、局部二值模式等）以及视觉感知特征（如对比度、清晰度等）。

2.svm分类器设计:构建基于svm的图像无参考质量评价模型，研究不同核函数（如线性核、多项式核、径向基核等）和参数选择对模型性能的影响。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用以下方法和步骤：
1.文献调研与分析:对图像无参考质量评价和支持向量机的相关文献进行系统性的调研和分析，了解该领域的最新研究进展、存在问题以及未来发展趋势，为本研究提供理论基础和技术支撑。

2.图像数据库构建:收集和整理公开的图像质量评价数据库，并根据研究需要对数据库进行预处理，例如图像格式转换、图像尺寸归一化等。

3.图像特征提取:研究和分析适用于无参考图像质量评价的图像特征，并使用matlab等工具对图像进行特征提取，构建图像特征数据集。

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.特征融合:将多种类型的图像特征（例如自然图像统计特征、图像结构信息、视觉感知特征）进行融合，以构建更全面、更有效的图像质量评价特征集，提高模型的预测精度。

2.svm参数优化:研究不同核函数和参数选择对svm模型性能的影响，并采用交叉验证、网格搜索等方法对模型参数进行优化，以提高模型的泛化能力和鲁棒性。

3.与深度学习方法结合:探索将svm与深度学习方法（例如卷积神经网络）相结合，以充分利用深度学习强大的特征提取能力和svm优秀的分类性能，进一步提高图像无参考质量评价的准确性和效率。

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. 孙龙祥, 王相海, 李 健, 等. 基于深度学习的图像质量评价研究综述[j]. 软件学报, 2018, 29(10): 3093-3112.

2. 李 娜, 沈 琳, 谢 勤. 图像质量评价方法综述[j]. 计算机科学, 2018, 45(6): 1-10, 40.

3. 马 慧, 沈 琳, 谢 勤, 等. 基于视觉感知的图像质量评价方法研究进展[j]. 软件学报, 2019, 30(6): 1609-1637.