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文檔簡介
面向目標獲取的圖像質(zhì)量表征與增強的開題報告一、研究背景與意義圖像是人們獲取和交流信息的重要手段之一,因此圖像的質(zhì)量評估和提升是很有意義的研究方向。當(dāng)前,雖然許多深度學(xué)習(xí)算法被應(yīng)用到圖像質(zhì)量評估和提升中,但是這些算法仍存在一些問題。比如,現(xiàn)有的圖像質(zhì)量評估指標(例如PSNR、SSIM、MSE等)并不能完全反映圖像質(zhì)量的好壞;在圖像增強方面,很難兼顧所有目標,特別對于不同目標的需求,目前算法給予權(quán)衡的機制不夠靈活,即缺乏面向目標的圖像質(zhì)量表征與增強算法。因此,發(fā)展一套全新的圖像質(zhì)量表征與增強算法是非常有必要的。二、研究內(nèi)容和方向針對上述研究問題,我們將圍繞以下內(nèi)容展開研究:1.面向目標的圖像質(zhì)量表征方法。我們將開發(fā)一種基于目標感知的圖像質(zhì)量評估指標,利用目標感知來度量圖像質(zhì)量的好壞。具體地,我們將研究如何以目標感知為導(dǎo)向,獲得更準確的圖像質(zhì)量評估結(jié)果,并將其結(jié)合到圖像增強問題中,以實現(xiàn)更有針對性的圖像增強。2.基于深度學(xué)習(xí)的圖像增強算法。我們將研究利用深度學(xué)習(xí)算法進行圖像增強,以獲得更加真實、高效的增強效果。具體地,我們將研究如何評估不同的深度學(xué)習(xí)模型,提出一種新的深度學(xué)習(xí)算法,以提高圖像增強的效果。3.面向目標的圖像增強算法。我們將研究如何通過圖像質(zhì)量表征來實現(xiàn)面向目標的圖像增強算法。具體地,我們將研究如何根據(jù)圖像質(zhì)量表征結(jié)果,為不同目標提供不同的圖像增強方案,并提出一種面向目標的圖像增強算法,以實現(xiàn)更精確、高效的圖像增強。三、研究方法和技術(shù)路線我們將采用深度學(xué)習(xí)、計算機視覺、數(shù)字圖像處理等技術(shù)對研究問題進行解決。具體地,我們將進行如下研究工作:1.收集和整理大量圖像數(shù)據(jù)集。為了進行充分的實驗,我們將收集和整理不同類型的圖像數(shù)據(jù)集,并進行標注和分類,以便對不同類型的數(shù)據(jù)進行分析和研究。2.開發(fā)基于目標感知的圖像質(zhì)量評估指標。我們將研究如何利用目標感知來度量圖像質(zhì)量的好壞,并開發(fā)一種新的評估指標。3.提出新的圖像增強算法。我們將研究如何利用深度學(xué)習(xí)算法對圖像進行增強,并提出一種新的圖像增強算法。4.實現(xiàn)面向目標的圖像增強算法。我們將結(jié)合圖像質(zhì)量表征和深度學(xué)習(xí)算法,實現(xiàn)面向目標的圖像增強算法,以便更好地實現(xiàn)圖像增強。四、預(yù)期成果和意義我們預(yù)期可以取得如下成果:1.設(shè)計評估逼近真實感官表達的精確的圖像質(zhì)量表達性量化測度指標。2.提出一種新的圖像增強算法,以提高圖像增強效果。3.實現(xiàn)一種面向目標的圖像增強算法,以
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