1. 本选题研究的目的及意义
随着虚拟现实（VR）、增强现实（AR）、三维电视（3DTV）等技术的快速发展，立体图像作为一种能够提供逼真视觉体验的媒体形式，在娱乐、医疗、教育、工业等领域得到越来越广泛的应用。
为了保证用户获得高质量的立体视觉体验，对立体图像质量进行有效的评价至关重要。
然而，相较于传统2D图像，立体图像质量评价涉及到更多的因素，除了图像本身的质量外，还需考虑双眼视差、深度感知、视觉舒适度等立体特性。
2. 本选题国内外研究状况综述
立体图像质量评价作为图像质量评价领域的一个重要分支，近年来受到国内外学者的广泛关注。
国内方面，清华大学、北京大学、中国科学院自动化研究所等高校和科研机构在立体图像质量评价方面开展了一系列研究工作。
例如，清华大学的学者们提出了一种基于深度图的立体图像质量评价方法，通过分析深度图的边缘信息、深度连续性等特征来评估立体图像质量。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本选题的主要内容包括以下几个方面：
1.立体感知特征分析：
-分析人眼视觉系统对立体图像质量感知的特性，研究影响立体感知质量的关键因素，如双眼视差、深度感知、视觉舒适度等。
-研究如何有效地提取立体感知特征，例如，利用立体匹配算法获取深度图，并分析深度图的统计特性、边缘信息等。
2.深度图质量特征分析：
-分析深度图本身的质量对立体图像质量的影响，研究深度图的噪声、失真、边缘模糊等问题对立体感知质量的影响。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论分析、算法设计、实验验证相结合的研究方法，具体步骤如下：
1.文献调研与分析阶段：
-深入调研国内外立体图像质量评价领域的最新研究成果，了解当前研究的热点、难点和发展趋势。
-分析现有方法的优缺点，为本研究提供理论基础和技术参考。
2.模型构建与算法设计阶段：
-分析影响立体图像质量感知的关键因素，研究立体感知特征、深度图质量特征、图像内容特征的提取方法。
5. 研究的创新点
本研究的创新点在于：
1.提出了基于多元特征的立体图像质量评价模型，综合考虑了立体感知特征、深度图质量特征、图像内容特征对立体图像质量的影响，相较于传统方法更加全面、准确。
2.设计了基于人眼视觉特性和多元特征的立体图像质量客观评价指标，能够更加准确地反映立体图像的感知质量，与主观评价结果具有更高的相关性。
3.利用机器学习或深度学习等方法构建了高效、鲁棒的立体图像质量评价模型，能够自动学习特征与质量之间的映射关系，实现对立体图像质量的快速、准确评价。
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.林家骏,沈建冰,马跃,等.面向图像识别的对抗攻击与防御技术综述[J].软件学报,2021,32(07):2110-2139.
2.李俊峰,马雷,郭云飞,等.基于深度学习的图像质量评价方法综述[J].自动化学报,2022,48(11):2605-2627.
3.郭玉红,金林鹏,彭宇行.基于生成对抗网络的图像质量评价研究综述[J].中国图象图形学报,2020,25(12):2574-2590.
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