基于卷积神经网络的无参考图像模糊度评估研究开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

图像模糊是图像质量下降的一种常见形式，它会导致图像细节信息的丢失，影响人们对图像内容的理解和判断。

因此，对图像模糊程度进行准确评估，对于图像质量评价、图像恢复以及计算机视觉等领域都具有重要的意义。

近年来，随着数字成像技术的快速发展和普及，图像数据呈现爆炸式增长，对图像质量的要求也越来越高。

2. 本选题国内外研究状况综述

图像模糊度评估作为图像质量评价领域的一个重要分支，长期以来受到学者们的广泛关注和研究。

根据是否需要参考图像信息，图像模糊度评估方法可以分为全参考、半参考和无参考三种类型。

近年来，随着深度学习技术的兴起，基于深度学习的图像模糊度评估方法逐渐成为研究热点。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本研究将以卷积神经网络为核心，构建一种无参考图像模糊度评估模型，并通过实验验证其有效性。

具体研究内容包括：
1.图像模糊度数据集构建：收集并整理包含不同模糊程度的图像数据，构建用于模型训练和测试的图像模糊度数据集。

2.卷积神经网络模型设计：设计一种适合于图像模糊度评估的卷积神经网络模型，并对网络结构和参数进行优化。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用以下方法与步骤开展：
1.文献调研与分析：收集并阅读国内外相关文献，了解图像模糊度评估领域的最新研究进展、主要方法和技术路线，为本研究提供理论基础和技术参考。

2.数据集构建：收集整理包含不同模糊程度的图像数据，并对图像进行标注，建立图像模糊度数据库。

考虑采用公开的图像质量评估数据集，并根据研究需要进行筛选和扩充。

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.提出一种基于深度学习的无参考图像模糊度评估方法，相较于传统方法，该方法能够自动学习图像特征，无需人工设计特征，具有更高的精度和泛化能力。

2.探索不同卷积神经网络结构对图像模糊度评估性能的影响，并针对图像模糊度评估任务的特点对网络结构进行优化，以提高模型的评估精度和效率。

3.构建大规模、高质量的图像模糊度数据集，为模型训练和测试提供数据保障，并推动相关领域的研究。

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]罗会仟，潘正强，张启衡.基于深度学习的图像质量评价综述[j].自动化学报,2019,45(08):1442-1464.

[2]谢维信，林土胜，张勇军，等.基于深度学习的无参考图像质量评价研究进展[j].信号处理,2020,36(06):1080-1094.

[3]孙龙祥，郭晓静.基于卷积神经网络的图像质量评价算法研究[j].计算机应用研究,2021,38(07):2085-2090 2096.