面向目標獲取的圖像質(zhì)量表征與增強的開題報告

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。當前，雖然許多深度學習算法被應(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.基于深度學習的圖像增強算法。我們將研究利用深度學習算法進行圖像增強，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習模型，提出一種新的深度學習算法，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習、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習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)量表征和深度學習算法，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