在图像质量评价中，如何将深度学习方法与人类视觉系统原理相结合以提升评价模型的准确性？请提供具体的实现方法和步骤。

针对图像质量评价中如何结合深度学习与人类视觉系统原理提升模型准确性的探讨，《图像与视频质量评价：深度学习与传统方法对比》是一份极好的参考资料。在实现过程中，深度学习模型能够通过学习大量数据自动提取复杂的特征，而人类视觉系统(HVS)原理的结合则有助于模型更加贴近人眼的感知能力。

参考资源链接：[图像与视频质量评价：深度学习与传统方法对比](https://wenku.csdn.net/doc/5n0tuse1as?spm=1055.2569.3001.10343)

首先，我们可以构建一个深度神经网络，该网络的设计应当融入HVS的基本特性，比如对于亮度、对比度、色彩敏感度的差异性。例如，可以设计网络的某些层专门负责模拟视觉皮层中不同区域对不同视觉信息的处理方式。

其次，在训练数据的选择上，除了高质量和低质量的图像对，还应当包括人类的主观评价数据。这样，模型不仅学习图像的统计特性，还能够学习人类对图像质量的感知模式。在训练过程中，可以使用有监督学习，用人类的评分作为标签，训练网络输出与人类评分高度相关的质量评估分数。

为了提高模型的准确性，可以使用如卷积神经网络（CNN）这样的深度学习架构，并且在CNN的基础上增加对结构信息敏感的层。例如，可以引入对局部纹理和边缘信息敏感的滤波器，并通过注意力机制强化网络对这些关键区域特征的提取能力。

此外，评价指标如SROCC和PLCC的引入可以帮助我们量化模型预测的准确性，并且对比不同模型之间的性能。在模型评估阶段，这些指标可以帮助我们判断模型是否能够准确地预测人类视觉系统对于图像质量的评价。

最后，对于模型的进一步优化，可以考虑跨域训练和迁移学习策略，使模型在不同应用场景和数据集上均能保持良好的泛化能力。而元学习或注意力机制的运用，可以进一步提升模型对关键特征的捕捉能力，实现更加精准的图像质量评价。

综上所述，结合深度学习和人类视觉系统原理不仅可以提升图像质量评价模型的准确性，还可以增强模型的泛化性和适应性。更多细节和深入理解，推荐参考《图像与视频质量评价：深度学习与传统方法对比》一文，它能够为你提供更多的方法论和实际案例。

参考资源链接：[图像与视频质量评价：深度学习与传统方法对比](https://wenku.csdn.net/doc/5n0tuse1as?spm=1055.2569.3001.10343)