手机图像质量评价辅助决策系统的研制与开发

发布时间：2024-03-16 11:49

　　图像质量评价旨在评估成像系统还原拍摄主体真实色彩及纹理的能力。结合评价结果,图像效果工程师可以针对性地优化图像处理算法及其参数,尽可能地提升用户对图像的主观感受。近年来研究领域多采用深度学习的方式评价图像质量,这类方法能够在现有数据集上获得较高的准确率,但是因为神经网络仍存在很多不可解释性,很难应用于工程领域指导图像处理算法的优化过程。工程领域在解决图像质量评价问题时通常采用以像质专家为中心的解决方案,但是专家在整个流程中会不同程度地引入自己的个人想法,有时不能得到客观的结果。而且人工评价图像相当耗时,导致实际工程中单次迭代周期很长,效率低下。因此有必要设计一套基于数字图像处理和机器学习模型的自动化像质评价辅助决策系统,在提升专家评测效率的同时使用多种客观参数保证专家评价结果的有效性。在手机图像质量评价辅助决策系统的研制与开发任务中,本文进行了如下工作:(1)分析工程领域图像质量评价项目的一般流程,总结工程项目中存在的问题:评测结果受专家主观情绪干扰,不同专家结果不一致,评测周期长,像质专家数量不足;(2)根据工程项目流程设计了手机图像质量评价辅助决策系统的系统架构,使用场景描述,关注...

【文章页数】：60 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
1 绪论
    1.1 研究背景及意义
    1.2 国内外研究现状
        1.2.1 工程领域研究
        1.2.2 学术领域研究
    1.3 本文组织结构
2 系统功能设计
    2.1 需求调研
    2.2 问题建模
    2.3 系统总体架构
    2.4 模块设计
3 辅助决策系统实现
    3.1 场景描述模块
    3.2 关注区域分割模块
        3.2.1 基于FCN的语义分割
        3.2.2 基于MTCNN的人脸检测
        3.2.3 基于边缘信息分析的分割
    3.3 图像质量评价模块
        3.3.1 曝光评估
        3.3.2 对焦评估
        3.3.3 色偏评估
        3.3.4 细节评估
        3.3.5 噪声评估
    3.4 像质打分模块
        3.4.1 图像打分
        3.4.2 参数自学习
4 系统测试
    4.1 工程数据集简介
    4.2 系统测试结果
    4.3 误判样例分析
结论
参考文献
攻读硕士学位期间发表学术论文情况
致谢



本文编号：3929615