一種改進(jìn)的超分辨率圖像重建算法的開(kāi)題報(bào)告開(kāi)題報(bào)告題目：一種改進(jìn)的超分辨率圖像重建算法研究背景：隨著數(shù)碼相機(jī)、智能手機(jī)拍攝技術(shù)的普及，人們對(duì)于清晰細(xì)膩的圖像質(zhì)量越來(lái)越高。然而，由于硬件限制以及傳感器分辨率不足等因素，導(dǎo)致原始圖像的分辨率較低，影響了圖像觀感。因此，超分辨率圖像重建技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生。超分辨率圖像重建算法通過(guò)一定的數(shù)學(xué)模型和算法，將低分辨率圖像重建成高分辨率圖像，以提高圖像清晰度和細(xì)節(jié)度。目前，超分辨率圖像重建算法主要分為插值法和基于圖像先驗(yàn)信息的方法兩種。然而，插值法雖然能夠增加圖像分辨率，但會(huì)導(dǎo)致圖像模糊、噪聲增加等問(wèn)題；而基于圖像先驗(yàn)信息的方法需要大量的計(jì)算資源，計(jì)算時(shí)間較長(zhǎng)。因此，本研究旨在提出一種改進(jìn)的基于圖像先驗(yàn)信息的超分辨率圖像重建算法，以克服當(dāng)前算法存在的問(wèn)題。研究?jī)?nèi)容：1.研究圖像先驗(yàn)信息提取的方法，并對(duì)其進(jìn)行分析和優(yōu)化；2.提出一種新穎的超分辨率圖像重建模型，將圖像先驗(yàn)信息與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合；3.設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)該算法，評(píng)估其重建效果；4.對(duì)比該算法與已有算法，評(píng)估其優(yōu)劣性。研究意義：1.提高圖像分辨率，改善圖像清晰度和細(xì)節(jié)度，滿(mǎn)足人們對(duì)高質(zhì)量圖像的需求；2.提出一種新穎的超分辨率算法，為圖像重建領(lǐng)域的技術(shù)進(jìn)步提供基礎(chǔ)和參考；3.探索圖像先驗(yàn)信息與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的方法，為后續(xù)相關(guān)研究提供參考和借鑒。預(yù)期成果：1.提出一種改進(jìn)的基于圖像先驗(yàn)信息的超分辨率圖像重建算法；2.實(shí)現(xiàn)該算法，并在常見(jiàn)數(shù)據(jù)集上進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，評(píng)估其重建效果；3.將該算法與已有算法進(jìn)行比較和分析，評(píng)估其優(yōu)劣性；4.撰寫(xiě)學(xué)位論文并申請(qǐng)學(xué)位。研究方法和技術(shù)路線：1.綜述并對(duì)比當(dāng)前超分辨率圖像重建算法，總結(jié)其優(yōu)缺點(diǎn)；2.基于圖像先驗(yàn)信息提取方法，進(jìn)行數(shù)據(jù)處理、特征提取等；3.設(shè)計(jì)超分辨率圖像重建模型，使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練與優(yōu)化；4.驗(yàn)證算法及模型的可行性及有效性；5.評(píng)估算法性能，與其他算法相比較；6.撰寫(xiě)學(xué)位論文。計(jì)劃進(jìn)度：項(xiàng)目階段|計(jì)劃日期----|----立項(xiàng)與綜述|2021年12月-2022年2月數(shù)據(jù)處理和提取|2022年3月-2022年5月模型設(shè)計(jì)和訓(xùn)練|2022年6月-2022年8月驗(yàn)證與評(píng)估|2022年9月-2022年11月撰寫(xiě)論文和答辯|2022年12月-2023年4月參考文獻(xiàn)：[1]佟周，邢文波，郭非凡.基于局部鄰域信息的超分辨率圖像重建算法[J].電子學(xué)報(bào)，2021，49(5)：1176-1185.[2]竺爭(zhēng)輝，許丹，李寶銳.基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像超分辨率重建[J].北京工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)，2021，47(1)：69-76.[3]YangD,WenY,JinY,etal.SingleImageSuper-Resolution: