基于视觉显著性的网络丢包图像和视频的客观质量评估方法研究的任务书.docx

基于视觉显著性的网络丢包图像和视频的客观质量评估方法研究的任务书
一、任务背景
随着网络的普及和应用范围的不断扩大，对网络服务质量的需求也越来越高。网络丢包是影响网络服务质量的重要因素之一，丢包率越高，网络服务质量就越差。因此，网络丢包的客观质量评估方法对于维护网络服务质量具有重要意义。
目前，网络丢包的客观质量评估方法主要分为主观评估和客观评估两种。主观评估是指让人类评价丢包对网络服务质量的影响，而客观评估则是通过计算机算法评估丢包对网络服务质量的影响。虽然主观评估方法更加客观、可靠，但是它的评估过程需要投入大量的人力物力，并且评估结果也存在一定的主观性。因此，客观评估方法更加实用可行，并且随着计算机技术的不断发展，客观评估方法也变得越来越准确。
视觉显著性是指图像或者视频上的重要视觉部分，通常是人类视觉系统集中注意的区域。基于视觉显著性的客观质量评估方法可以利用计算机算法自动地提取图像或者视频中重要的视觉信息，评估丢包对视觉信息的影响，从而客观地评估丢包对网络服务质量的影响。
因此，本任务旨在研究基于视觉显著性的网络丢包图像和视频的客观质量评估方法，为提高网络服务质量提供可靠的客观评估方案。
二、研究内容
1.研究基于视觉显著性的网络丢包图像的客观质量评估方法。
2.研究基于视觉显著性的网络丢包视频的客观质量评估方法。
3.对比分析不同方法的优缺点，在合适的数据集上进行实验验证。
4.根据实验结果，总结和提出更加准确、实用的基于视觉显著性的网络丢包图像和视频的客观质量评估方法。
三、研究方法和步骤
1.收集网络丢包图像和视频数据集。
2.针对网络丢包图像和视频数据集，研究视觉显著性检测算法。
3.根据视觉显著性检测算法，将网络丢包图像和视频分为显著性区域和非显著性区域。
4.设计评估模型，计算和评估显著性区域和非显著性区域的客观质量。
5.在实验数据集上进行验证和比较不同方法的准确性和实用性。
6.总结和提出更加准确、实用的基于视觉显著性的网络丢包图像和视频的客观质量评估方法。
四、可行性分析
本任务涉及到基于视觉显著性的客观质量评估算法的研究，需要具备相关的计算机知识和编程技能，并且需要大量收集网络丢包图像和视频数据集，这需要耗费较大的时间和人力物力。同时，还需要在实验中设计和评估模型，在保证实验的正确性和准确性的同时，需要选择合适的评估指标和数据集。因此，本任务的研究难度较大，但是在数据集和计算机算法的支持下，实现可行。
五、预期成果
本任务的预期成果包括：
1.基于视觉显著性的网络丢包图像的客观质量评估算法；
2.基于视觉显著性的网络丢包视频的客观质量评估算法；
3.针对不同数据集的实验结果，包括评估指标和客观质量评估图表；
4.总结和提出更加准确、实用的基于视觉显著性的网络丢包图像和视频的客观质量评估方法。