基于CNN的单幅图片超分辨率重建研究开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

随着图像处理技术的发展和人们对高清晰度图像的需求日益增长，图像超分辨率重建技术成为了计算机视觉和图像处理领域的研究热点。

本选题旨在研究基于卷积神经网络(cnn)的单幅图像超分辨率重建方法，探索利用深度学习技术提升图像分辨率和细节恢复能力，以满足医学图像分析、视频监控、遥感图像处理等领域对高分辨率图像的需求。

1. 研究目的

2. 本选题国内外研究状况综述

图像超分辨率重建技术旨在从低分辨率图像中恢复高分辨率图像，近年来，基于深度学习的图像超分辨率重建方法取得了显著进展，其中卷积神经网络(cnn)凭借其强大的特征提取能力成为了该领域的研究热点。

1. 国内研究现状

国内学者在基于cnn的图像超分辨率重建方面开展了大量研究工作，并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

本研究将针对单幅图像超分辨率重建任务，深入研究基于cnn的解决方案，主要研究内容包括：1.cnn模型构建与分析:研究和分析srcnn、fsrcnn、vdsr、edsr等经典cnn模型在图像超分辨率重建任务上的优缺点，探究不同网络结构、卷积核大小、网络深度等因素对重建效果的影响。

2.损失函数与优化策略:研究不同损失函数（如均方误差mse、感知损失等）对超分辨率重建结果的影响，并探索更有效的优化策略，以提升模型的训练效率和重建效果。

4. 研究的方法与步骤

本研究拟采用实验研究方法，具体步骤如下：1.文献调研阶段：查阅国内外相关文献，了解图像超分辨率重建技术的发展现状和趋势，特别是基于cnn的单幅图像超分辨率重建方法的研究进展，为本研究提供理论基础。

2.数据集收集与处理阶段：收集常用的图像超分辨率重建数据集，例如set5、set14、bsd100等，并对数据集进行预处理，包括图像格式转换、尺寸调整等，以便于后续的模型训练和测试。

3.模型构建与训练阶段：选择合适的cnn模型，例如srcnn、fsrcnn、vdsr、edsr等，并根据实际情况对模型结构进行调整和优化。

5. 研究的创新点

本研究的创新点主要体现在以下几个方面：1.轻量级cnn模型的设计:针对现有cnn模型计算量大、参数量多、难以应用于移动设备等问题，本研究将探索设计轻量级cnn模型，在保证超分辨率重建效果的同时，降低模型的计算复杂度和内存占用，提高模型的运行效率。

2.基于感知损失的模型优化:传统的基于像素级损失函数（如mse）的模型优化方法往往会导致重建图像过于平滑，缺乏细节纹理信息。

本研究将探索引入基于感知损失的模型优化方法，例如使用vgg网络提取的特征图之间的差异作为损失函数，以提升重建图像的感知质量和细节保真度。

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]杨萌,李俊山,王超,等.深度学习在图像超分辨率重建中的应用与展望[j].计算机工程与应用,2020,56(23):43-55.

[2]王亚男,王向阳,张叶,等.基于深度学习的图像超分辨率重建方法综述[j].电子学报,2021,49(10):2012-2028.

[3]李俊峰,陶霖密,李正周.基于深度学习的图像超分辨率重建技术综述[j].智能系统学报,2021,16(03):401-414.