机器学习无参考图像质量评价研究综述

"基于机器学习的无参考图像质量评价综述" 本文对基于机器学习的无参考图像质量评价（NRIQA）进行了综述。NRIQA是一种图像质量评价方法，不需要参考图像或特征，直接对图像进行质量评价。随着机器学习尤其是深度学习技术的发展，NRIQA技术也在不断革新。 图像质量评价是计算机视觉和图像处理领域中的一个热点研究问题。图像质量评价可以分为三类：全参考（Full Reference，FR）、半参考（Reduced Reference，RR）和无参考（No Reference，NR）。NRIQA是NR的一种，称为盲图像质量评价（Blind Image Quality Assessment，BIQA）。 NRIQA方法在实际应用中需求广泛，但实现难度较大。文章通过分析近十几年典型的NRIQA算法，归纳不同算法特点，研究其现状及发展趋势，为后续研究提供参考资料。 本文结构如下：第1章介绍常用数据库和衡量NRIQA算法性能的指标，总结NRIQA算法面临的主要问题和解决方法概要；第2章介绍典型算法，这些算法在提出时都具有当时最先进的性能，甚至沿用至今，极具代表性；第3章统计在LIVE数据库对比实验及算法鲁棒性测试实验，即在LIVE数据库上重新训练，并在CSIQ数据库上测试；第4章根据分析实验结果得出结论，总结盲图像质量评价现状及发展趋势。 机器学习在NRIQA中的应用可以分为两类：基于有监督学习的方法和基于无监督学习的方法。基于有监督学习的方法可以使用Convolutional Neural Networks（CNN）等模型来学习图像质量评价的规律，而基于无监督学习的方法可以使用Autoencoder等模型来学习图像质量评价的规律。 在NRIQA中，机器学习算法可以用于学习图像质量评价的规律，从而实现图像质量评价的自动化。机器学习算法可以学习图像的视觉特征，例如颜色、纹理、形状等，并根据这些特征来评价图像的质量。 本文对NRIQA技术的发展趋势进行了总结，并对其在实际应用中的需求和挑战进行了分析。NRIQA技术的发展趋势主要体现在以下几个方面：一是机器学习算法的发展，二是大数据的应用，三是多模态图像质量评价的发展。 本文对基于机器学习的无参考图像质量评价进行了综述，介绍了NRIQA的定义、分类、机器学习算法的应用、挑战和发展趋势，为后续研究提供了参考资料。