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JPEG图像的无参考质量评价方法研究的中期报告
摘要：
针对JPEG图像的无参考质量评价问题，本文提出了一种基于深度学习的新方法。首先，使用卷积自动编码器（CAE）从大量无标记的JPEG图像中学习一个特征空间，在该空间中，CAE可以有效地将JPEG压缩所引入的噪声分离出来。然后，使用另一个深度学习模型，即全连接的神经网络（FCNN），来预测图像的质量得分。实验结果表明，所提出的方法在不使用主观质量评价的情况下，可以有效地对JPEG图像进行无参考质量评价。
介绍：
随着数字图像的广泛应用，图像质量评价已成为一个非常重要的问题。在图像处理、图像传输和图像存储等领域，图像质量评价可以帮助我们确定最佳的算法和参数设置，以最大程度地提高图像质量。在许多情况下，主观质量评价是最可靠的评估方法，但是主观评价的成本很高，需要大量的时间和人力资源。因此，无参考图像质量评价方法已成为研究的热点之一。
针对JPEG图像的无参考质量评价方法的研究已经被广泛关注。由于JPEG压缩引入的噪声模式很难有效建模，因此当前的无参考质量评价方法往往依赖于大量的图像统计特征。这些特征包括基于离散余弦变换（DCT）系数的小波系数，以及基于直方图和空间域块的统计数据。这些特征在很大程度上可以反映JPEG压缩的失真情况，但是它们并不完全准确，因为它们不能有效地捕捉JPEG压缩引入的人眼不可见的细微差异。
最近几年，深度学习方法已经在图像质量评价中得到了广泛应用。在这些方法中，卷积神经网络（CNN）已经被证明是一种非常有效的无参考质量评价方法。然而，现有的CNN方法通常需要大量的有标记数据来训练模型，这使得它们在实际应用中不太实用。此外，它们不够泛化，只能针对某些具体的压缩方式进行评估。
为了解决这些问题，本文提出了一种基于深度学习的无参考JPEG图像质量评价方法。其主要思路是使用卷积自动编码器（CAE）从大量无标记的JPEG图像中学习一个特征空间，在该特征空间中，CAE能够有效地分离JPEG压缩所引入的噪声。然后，使用全连接的神经网络（FCNN）来预测图像的质量得分。
实验结果表明，所提出的方法可以在不使用主观质量评价的情况下，有效地对JPEG图像进行无参考质量评价。与现有的方法相比，所提出的方法具有更好的泛化性和更高的准确性。此外，所提出的方法不需要大量的有标记数据，因此可以在实际应用中得到更广泛的应用。