基于深度卷积网络的图像超分辨率重建开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

图像超分辨率重建（imagesuper-resolution，sr）旨在从低分辨率（lr）图像中恢复高分辨率（hr）图像，是计算机视觉和图像处理领域的一项关键技术。

该技术在视频监控、医学影像分析、遥感图像解译等领域具有广泛的应用价值。

随着深度学习技术的快速发展，基于深度卷积网络的图像超分辨率重建方法因其强大的特征学习和非线性映射能力，近年来取得了突破性进展。

2. 本选题国内外研究状况综述

图像超分辨率重建是一个长期以来备受关注的研究课题，近年来，深度学习的引入为其带来了新的发展机遇。

1. 国内研究现状

国内学者在基于深度学习的图像超分辨率重建领域取得了一系列重要成果。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

1. 主要内容

本研究的主要内容包括以下几个方面：
1.深度卷积网络基础：研究深度卷积网络的基本原理，包括卷积层、池化层、激活函数等核心概念，以及常见的网络结构，如vgg、resnet、densenet等。

2.图像超分辨率重建理论：研究图像超分辨率重建的基本概念、评价指标以及传统方法的优缺点，为后续研究奠定理论基础。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用以下方法和步骤进行：
1.文献调研阶段：收集并研读国内外有关图像超分辨率重建、深度学习、卷积神经网络等方面的文献资料，了解该领域的最新研究进展、主要技术路线和发展趋势，为本研究奠定理论基础。

2.模型设计与实现阶段：基于深度学习理论和图像超分辨率重建任务的特点，设计合理的深度卷积网络模型。

本阶段将重点关注网络结构设计、损失函数选择和优化算法设置等方面。

5. 研究的创新点

本研究力求在以下几个方面取得创新：
1.深度卷积网络结构创新：探索新的网络结构或改进现有网络结构，以提升图像超分辨率重建的性能。

例如，可以考虑引入注意力机制、多尺度特征融合等技术，以增强模型对图像细节信息的捕捉能力。

2.损失函数设计创新：设计更有效的损失函数以指导模型训练，提升重建图像的感知质量。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

[1]赵贺,李欣,王向阳.生成对抗网络图像超分辨率重建综述[j].计算机工程与应用,2021,57(21):51-63.

[2]杨建峰,张立保,王勇,等.基于深度学习的图像超分辨率重建方法综述[j].智能系统学报,2020,15(05):921-932.

[3]李俊,杨萌,叶翰辰.基于深度学习的图像超分辨率重建技术综述[j].电视技术,2020,44(05):1-10 40.