压缩视频图像质量客观评估模型的研究的任务书任务名称：压缩视频图像质量客观评估模型的研究任务背景：随着现代通信技术和智能设备的飞速发展，视频成为了人们生活中不可或缺的一部分。视频数据的传输和存储不可避免地需要采用压缩技术，但压缩会导致视频图像质量下降。因此，如何进行客观的视频图像质量评估成为了当前视频处理领域中的一个热点问题。任务目标：本项目旨在研究压缩视频图像质量客观评估模型，通过对视频图像特征分析和算法优化，建立有效的客观评估模型，实现对压缩视频图像质量的快速、准确的评估。具体任务：1.收集和整理与压缩视频图像质量评估相关的国内外资料和文献，了解当前国内外研究现状和发展趋势。2.对视频图像特征进行分析，包括色度、亮度、纹理、饱和度等方面，确定影响视频图像质量的关键特征。3.研究并实现基于感知的图像质量评估算法，如PSNR、SSIM、VQM等。4.从深度学习的角度出发，研究基于卷积神经网络（CNN）的视频图像质量评估算法，并进行相应的实验验证。5.通过实验分析和对比不同算法的评估结果，验证客观评估模型的准确性和可靠性。6.在此基础上，进一步优化算法，提升评估模型的可靠性和实用性。任务成果：1.完成压缩视频图像质量客观评估模型的研究，建立有效的客观评估模型；2.撰写一份报告，介绍研究方法、实验过程和结果，阐述该模型的优势、局限性和未来研究方向；3.提交算法代码和相应的数据集，方便进一步的研究和验证。任务时间：本项目历时6个月，具体时间安排如下：第1-2个月：收集和整理文献资料，确定视频图像特征分析方法和评估算法；第3-4个月：研究和实现基于感知的图像质量评估算法和基于CNN的视频图像质量评估算法；第5-6个月：进行实验分析和对比，验证评估模型的准确性和实用性，并撰写报告完成本项目。