1. 毕业设计（论文）主要目标：
俗话说百闻不如一见，数字图像在生活中越来越重要。图像从采集到显示在人们眼前要经过多个处理阶段，数字图像的采集，存储，压缩，传输，复现等在每个阶段都可能引入失真，这就很可能降低最终的显示质量，丢失一些重要的信息从而可能导致无法满足系统应用的要求。
本课题针对图像的全参考方法、半参考方法、无参考方法进行研究学习，重点探索无参考方法中对各种失真类型敏感的通用的算法。本课题将机器学习中支持向量机（SVM）算法应用于图像无参考评价领域，通过学习将使用MATLAB软件建立基于空域的图像无参考评价方法（BRISQUE）模型，并采用 LIVE数据集、tid2008数据集对模型测试，分析并提出改进方法。
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2. 毕业设计（论文）主要内容：
1）研究图像的主观评价与客观评价的意义、优缺点、应用范围；
2）研究客观图像评价中的三种评价方式：全参考评价，半参考评价，无参考评价。
3）分析三种评价方式的研究现状，提出本课题主要研究的方法：基于支持向量机的无参考评价模型。
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3. 主要参考文献
参考文献：
《数字图像处理（第三版）》冈萨雷斯，
《图像处理技术手册》高木干雄（孙卫东译）
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