基于鄰域窗口權(quán)重變分的圖像修復(fù)算法研究的任務(wù)書(shū)

基于鄰域窗口權(quán)重變分的圖像修復(fù)算法研究的任務(wù)書(shū)任務(wù)書(shū)1、研究背景圖像修復(fù)算法是計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的基礎(chǔ)問(wèn)題之一。它的任務(wù)是基于輸入的損壞圖像以及可能的先驗(yàn)知識(shí)或手動(dòng)指導(dǎo)，利用數(shù)字圖像處理算法從頭重重的擾動(dòng)中復(fù)原或重建一個(gè)逼近或接近于原始圖像的重建圖像。通過(guò)圖像修復(fù)，可以對(duì)過(guò)程中的變形、損壞或丟失進(jìn)行處理，使圖像在保留主要特性的同時(shí)變得更清晰、更完整、更有信息量。圖像修復(fù)算法是實(shí)現(xiàn)圖像增強(qiáng)、圖像去噪、圖像重建等多種圖像處理應(yīng)用的基礎(chǔ)和前提。鄰域窗口權(quán)重變分是一種圖像修復(fù)算法，對(duì)于相鄰像素之間的貢獻(xiàn)作用進(jìn)行了調(diào)整，達(dá)到更好的修復(fù)結(jié)果。該算法的優(yōu)點(diǎn)是能夠處理多種類(lèi)型的損壞，并且使用了較少的參數(shù)，可以應(yīng)用于多種信號(hào)和噪聲模型。研究鄰域窗口權(quán)重變分的圖像修復(fù)算法對(duì)于提高圖像修復(fù)的效果和質(zhì)量有著積極的意義。2、研究目的本次研究的目的是探究鄰域窗口權(quán)重變分的圖像修復(fù)算法及其應(yīng)用。通過(guò)對(duì)算法進(jìn)行具體分析，從理論上總結(jié)并比較其優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn)，以及應(yīng)用效果；并從實(shí)際應(yīng)用入手，設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)并評(píng)估算法的性能表現(xiàn)，為實(shí)際圖像修復(fù)應(yīng)用提供支持和參考。3、研究?jī)?nèi)容和方法1.算法原理研究：詳細(xì)介紹鄰域窗口權(quán)重變分的圖像修復(fù)算法，比較它與其他主流算法的優(yōu)劣，為后續(xù)的實(shí)驗(yàn)研究打下基礎(chǔ)。2.算法實(shí)現(xiàn)設(shè)計(jì)：掌握鄰域窗口權(quán)重變分算法的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、算法邏輯和編碼實(shí)現(xiàn)，考慮如何使算法更快速、更穩(wěn)定地運(yùn)行，保證算法實(shí)現(xiàn)的正確性。3.實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)和評(píng)估：選取一些具有代表性的圖像，并按照一定的比例隨機(jī)生成不同類(lèi)型和程度的損傷，對(duì)比實(shí)驗(yàn)分別使用不同的算法進(jìn)行修復(fù)，通過(guò)定量和定性的結(jié)果分析方法得出算法性能的評(píng)估結(jié)果，并綜合對(duì)比評(píng)價(jià)不同算法的適用性和效果。4、預(yù)期成果本次研究的預(yù)期成果包括以下幾點(diǎn)：1.具體原理和實(shí)現(xiàn)方法說(shuō)明，能夠使初學(xué)者理解鄰域窗口權(quán)重變分的圖像修復(fù)算法，并通過(guò)實(shí)現(xiàn)程序熟練掌握算法。2.通過(guò)理論評(píng)價(jià)和實(shí)驗(yàn)對(duì)比，得出鄰域窗口權(quán)重變分算法的性能表現(xiàn)，包括準(zhǔn)確性、穩(wěn)定性和適用范圍等方面的優(yōu)缺點(diǎn)分析。3.針對(duì)實(shí)驗(yàn)中出現(xiàn)的問(wèn)題，提出對(duì)算法的改進(jìn)方案，并進(jìn)行討論和分析，為進(jìn)一步優(yōu)化算法提供參考和支持。4.探究鄰域窗口權(quán)重變分圖像修復(fù)算法在實(shí)際應(yīng)用中的可能性和不足，并提供一定的解決方法和策略。5、參考文獻(xiàn)[1]YangX,TangB,DingX,etal.ImageRestorationUsingNon-LocalSmoothnessandNon-LocalSelf-SimilarityPriors.IEEETransImageProcess,2019,28(3):1402-1416.[2]YangQ,SunJ,LiHY,etal.EfficientPatch-BasedImageRestorationviaDenoising-BasedSparseRepresentation.IEEETransImageProcess,2015,24(10):2829-2842.[3]LiuG,YanL,WangX,etal.Blindimagequalityassessmentviaresidualstatistics.SignalProcessing:ImageComm,2019,76:231-241.[4]ZuoW,ZhangL,ZhangD.Adaptivepatch-drivenimagedenoisingviaweightednuclearnormminimization.IEEETransImageProcess,2019,28(1):142-157.[5]ChenQ,ZhangH,XiaoG,etal.ANewT