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基于视觉感知的图像与视频质量评估算法的中期报告
一、研究背景与意义
图像与视频质量评估一直是计算机视觉和多媒体领域的重要研究方向，其在许多应用场景中都有着广泛的应用，包括电影、视频监控、远程教育等领域。而对于图像和视频质量的评估，则是这些应用中的关键步骤，直接影响着最终用户的使用体验和应用效果。
传统的图像和视频质量评估算法大多采用主观评价和客观评价相结合的方式，即先通过主观评价得到人类的主观评分，再通过计算机算法和客观评价标准得到对应的客观评分。不过，主观评价需要大量的人力资源和时间成本，而且具有很强的主观性和人为干扰性，难以进行大量的样本评估；而客观评价则往往需要大规模的数据集和专业技术的支持，对于一些应用场景来说则显得不够实用。
因此，基于视觉感知的图像与视频质量评估算法则成为了近年来越来越受关注的研究方向。基于视觉感知的评价算法可以通过模拟人类视觉系统的工作原理，从而实现对图像与视频质量的客观化评估，具有计算复杂度低、易实现、不需要大规模数据集等优点。
二、相关研究综述
基于视觉感知的图像与视频质量评估算法主要包括两种类型：全参考（FR）和无参考（NR）。
全参考的评价算法是将原始图像或视频与参考图像或视频进行比较，从而确定图像或视频的质量。全参考算法包括MSE（MeanSquareError）、PSNR（PeakSignal-to-NoiseRatio）、SSIM（StructuralSimilarityIndex）、MS-SSIM（Multi-ScaleStructuralSimilarity）、VIF（VisualInformationFidelity）等多种算法。
无参考的评价算法则是通过提取原始图像或视频本身的特征，从而进行质量评价。典型的无参考算法主要包括V-BLIINDS（Visual-BlindImageQualityAssessment）、BRISQUE（Blind/ReferencelessImageSpatialQualityEvaluator）、NIQE（NaturalImageQualityEvaluator）等。
三、研究计划
本次研究计划主要基于深度学习技术，探索基于视觉感知的图像与视频质量评估算法。具体研究计划如下：
1.数据集准备：收集大量图像和视频样本，包括完整的图像和视频、图像和视频中的某些质量问题等，作为研究评价算法的数据集。
2.特征提取：通过卷积神经网络（CNN）等深度学习模型，提取图像和视频的感知特征，包括颜色、纹理、边缘、构图等多维度的特征。
3.模型训练与测试：使用提取得到的感知特征，建立基于视觉感知的图像与视频质量评估模型，并通过大量的实验测试和评估，评估模型的准确性、鲁棒性和可靠性。
4.应用场景研究：探索在特定应用场景下，基于视觉感知的图像与视频质量评估算法的应用效果，并进行优化和改进，提高算法的适用性和实用性。
四、预期结果
本次研究计划的预期结果包括：
1.构建一个基于视觉感知的图像与视频质量评估模型，包括一个完整的算法框架和对应的算法流程。
2.提供一个可重复和可配置的评估结果，包括对不同质量的图像和视频进行质量评估的结果和评分。
3.在不同应用场景下进行测试和优化，提高算法的适用性和实用性，加速算法的推广和应用。