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基于视觉显著性的高动态范围图像压缩方法研究的开题报告
一、研究背景
高动态范围（HighDynamicRange，HDR）图像由于表现出更加丰富的亮度和颜色细节，以及更加自然的色彩渐变，受到了广泛的关注。但是，考虑到HDR图像的存储和传输需要更大的空间和带宽，HDR图像数据压缩成为了必不可少的问题。
传统的图像压缩标准（如JPEG和PNG）不适用于HDR图像的压缩，因为它们无法维持HDR图像的质量和细节。因此，针对HDR图像的压缩方法成为了一个热门的研究领域。基于视觉显著性的HDR图像压缩方法能够更好地保持图像的视觉品质，受到越来越多研究者的关注。
二、研究目的和意义
本文旨在研究一种基于视觉显著性的HDR图像压缩方法，该方法可以提高HDR图像的压缩比，同时保持图像的视觉品质。本文的研究目的和意义包括：
1.提高HDR图像的数据传输效率：设计出一种高效的HDR图像压缩算法可以降低HDR图像传输所需的存储和带宽，从而提高HDR图像的数据传输效率。
2.保持HDR图像的视觉品质：引入视觉显著性的信息，该方法可以更好地保持HDR图像的视觉品质，从而提高图像的美感度和用户的体验。
三、研究内容和方法
1.研究内容：
本文将针对HDR图像的压缩问题，设计出一种基于视觉显著性的HDR图像压缩方法：
（1）在传统的HDR图像压缩算法中，引入视觉显著性信息，仅压缩重要的图像区域，从而保留HDR图像的视觉品质。
（2）采用分块压缩算法，将待压缩的HDR图像划分成许多大小相等的块，通过基于全局和局部的视觉显著性检测算法，选择出视觉显著性较高的块进行重点压缩，而视觉显著性较低的块进行轻压缩。
（3）通过比较压缩前后的视觉品质，通过计算像素误差、结构相似性和峰值信噪比等指标，评估所提出的HDR图像压缩算法的有效性与性能。
2.研究方法：
本文的研究方法主要包括如下几个方面：
（1）资料收集和整理：通过文献综述，收集和整理国内外有关视觉显著性和HDR图像压缩的相关理论和方法。
（2）图像数据获取：从网上或者实验室中收集HDR图像数据作为研究对象。
（3）算法设计和实现：在MATLAB平台上基于视觉显著性和分块压缩算法设计和实现HDR图像压缩算法。
（4）性能评估：通过计算像素误差、结构相似性和峰值信噪比等指标，评估所提出的HDR图像压缩算法的有效性与性能。
四、研究进展和计划
1.研究进展：
已经完成了HDR图像压缩算法的理论研究，确定了基于视觉显著性和分块压缩算法的HDR图像压缩方法；并确定了所需的HDR图像数据和评估指标。
2.研究计划：
下一步的研究计划是进行算法实现和性能评估。具体包括：
（1）实现基于视觉显著性和分块压缩算法的HDR图像压缩算法。
（2）采用像素误差、结构相似性和峰值信噪比等指标，评估所提出的HDR图像压缩算法的有效性和性能。
（3）根据评估结果，进一步优化HDR图像压缩算法，并提出改进意见和建议。
五、预期目标和意义
本文预期达到以下目标和意义：
（1）设计出一种基于视觉显著性的HDR图像压缩算法，该算法可以有效保持HDR图像的视觉品质，并提高HDR图像的数据传输效率。
（2）提供一种新颖的HDR图像压缩方法，为HDR图像的存储和传输提供了解决方案，对弥合视频传输中的带宽瓶颈有很大的借鉴意义。
（3）为进一步研究和开发基于视觉显著性的数据压缩方法提供了参考和借鉴。