壓縮感知水下光學(xué)成像系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)研究的開(kāi)題報(bào)告

壓縮感知水下光學(xué)成像系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)研究的開(kāi)題報(bào)告一、研究背景和意義：隨著深海資源的不斷開(kāi)發(fā)和人類(lèi)對(duì)海洋環(huán)境的探索，水下成像技術(shù)日益受到關(guān)注。在水下光學(xué)成像技術(shù)中，傳統(tǒng)的成像模式需要使用高分辨率的相機(jī)和昂貴的光學(xué)設(shè)備，使得成像系統(tǒng)成本高、體積大、重量大，不利于實(shí)際應(yīng)用。而壓縮感知技術(shù)是一種利用稀疏表示和隨機(jī)采樣的理論和算法，能夠在保證一定精度的前提下，從極少的測(cè)量數(shù)據(jù)中恢復(fù)原始信號(hào)。因此，在壓縮感知技術(shù)的基礎(chǔ)上，研究水下光學(xué)成像系統(tǒng)，可以通過(guò)減少采樣點(diǎn)和降低設(shè)備要求，降低成像系統(tǒng)的成本，具有重要的應(yīng)用價(jià)值。二、研究?jī)?nèi)容：本文將從以下兩個(gè)方面著手：1.利用壓縮感知技術(shù)，在保證水下光學(xué)成像系統(tǒng)成像質(zhì)量的前提下，降低系統(tǒng)的成本和復(fù)雜度。具體內(nèi)容包括：（1）壓縮率的確定（2）稀疏表示的算法選擇及優(yōu)化（3）測(cè)量矩陣的設(shè)計(jì)和優(yōu)化2.針對(duì)水下光學(xué)成像系統(tǒng)的特點(diǎn)，探究壓縮感知技術(shù)在水下環(huán)境中的應(yīng)用問(wèn)題。具體內(nèi)容包括：（1）水下環(huán)境的特點(diǎn)和影響因素（2）壓縮感知技術(shù)在水下成像中的適用性和局限性（3）針對(duì)水下環(huán)境的特殊情況，對(duì)壓縮感知算法進(jìn)行改進(jìn)和優(yōu)化。三、研究方法和流程：本研究的方法基于理論仿真和實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證相結(jié)合的方法。具體流程如下：1.理論研究：(1)了解壓縮感知技術(shù)的基本原理和方法，研究壓縮感知算法在水下光學(xué)成像中的應(yīng)用情況。(2)對(duì)水下光學(xué)成像系統(tǒng)進(jìn)行分析，確定壓縮率、稀疏表示算法和測(cè)量矩陣的相關(guān)方法和技術(shù)。2.仿真實(shí)驗(yàn)：(1)利用Matlab等軟件，根據(jù)理論模型進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)，驗(yàn)證算法的可行性和性能。(2)通過(guò)對(duì)比實(shí)驗(yàn)，評(píng)估不同算法的優(yōu)缺點(diǎn)和適用性。3.實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證：(1)設(shè)計(jì)并建立水下成像實(shí)驗(yàn)平臺(tái)，進(jìn)行對(duì)比實(shí)驗(yàn)和性能測(cè)試。(2)對(duì)比實(shí)驗(yàn)結(jié)果與仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證。四、研究預(yù)期成果：本研究旨在研究水下光學(xué)成像系統(tǒng)中的壓縮感知技術(shù)，探究其適用性和優(yōu)化方法。預(yù)期成果如下：1.提出一種適用于水下光學(xué)成像系統(tǒng)的壓縮感知算法，具有可靠性和穩(wěn)定性。2.明確水下環(huán)境對(duì)壓縮感知技術(shù)的影響和局限性，提出改進(jìn)和優(yōu)化方案。3.驗(yàn)證所提出算法在理論和實(shí)驗(yàn)上的可行性和有效性，為水下光學(xué)成像技術(shù)的發(fā)展提供參考。五、研究難點(diǎn)和挑戰(zhàn)：1.水下環(huán)境對(duì)光學(xué)成像的影響很大，會(huì)導(dǎo)致成像質(zhì)量下降，增加相機(jī)噪聲，使圖像失真等問(wèn)題，如何克服這些問(wèn)題是研究的難點(diǎn)之一。2.壓縮感知技術(shù)需要考慮采樣點(diǎn)的數(shù)量、采樣時(shí)間和對(duì)信號(hào)的稀疏度等因素，如何將壓縮率控制在一定范圍內(nèi)，同時(shí)又不影響成像質(zhì)量是研究的重點(diǎn)之一。3.水下環(huán)境的復(fù)雜性導(dǎo)致所獲取數(shù)據(jù)的不確定性較大，如何精確獲取低維度的數(shù)據(jù)，是研究的難點(diǎn)之一。六、參考文獻(xiàn)：[1]WangR,MaY,ZhangL,etal.UnderwaterImageRestorationbyRemovingBackscatterwithCompressiveSensing[C]//IEEEInternationalConferenceonComputerandCommunications.2017:1600-1604.[2]JinH,ZhangR,ZhuW,etal.Acompressedsensingbasedunderwaterimagerestorationalgorithm[J].PloSone,2018,13(10):e0205371.[3]LiY,XiongZ,LouS,etal.Underwaterimageenhancementbycolorbalanceanddehazingusingcompressedsensing[C]//2016IEEEInt