實時圖像增強研究及其系統(tǒng)設計的開題報告

實時圖像增強研究及其系統(tǒng)設計的開題報告開題報告一、研究背景及意義隨著計算機視覺和深度學習技術的發(fā)展，圖像處理技術在實際生產和生活中得到廣泛的應用。例如，自動駕駛需要對路況圖像進行實時處理和分析，醫(yī)學影像處理需要對模糊、噪聲等因素進行圖像增強，而安防領域也需要對低光照、畫質不佳等問題進行圖像增強處理。因此，實時圖像增強技術研究對現(xiàn)代生產和生活至關重要。當前，實時圖像增強技術主要分為兩類：基于傳統(tǒng)圖像處理方法的增強方法和基于深度學習的增強方法。傳統(tǒng)圖像處理方法主要包括灰度變換、濾波等方式，處理速度快但效果不如深度學習技術?；谏疃葘W習的增強方法由于具有更強的自適應性，能夠更好地處理復雜的圖像增強任務，例如去霧、降噪等。因此，本研究將主要從基于深度學習技術的實時圖像增強方法出發(fā)，探索如何在實時場景下進行高效、準確的圖像增強處理。二、研究內容本研究將從以下幾個方面進行：1.實時圖像增強算法研究：對于具體場景下的實時圖像增強任務，設計相應的深度學習模型，選擇合適的損失函數和優(yōu)化方法，以提高圖像增強效果。2.實時圖像增強硬件結構設計：設計高效的硬件加速器、處理器等計算平臺，以提高圖像增強處理速度。3.系統(tǒng)性能測試：針對本研究實現(xiàn)的實時圖像增強系統(tǒng)，進行系統(tǒng)性能測試和評估，從圖像質量和處理速度兩個方面進行評價。三、研究方案及方法1.實時圖像增強算法研究：（1）選取合適的數據集；（2）使用深度學習架構進行試驗；（3）設計并選擇合適的損失函數和優(yōu)化方法；（4）評估算法效果。2.實時圖像增強硬件結構設計：（1）了解目前主流硬件平臺性能；（2）針對實時圖像增強任務，設計相應的硬件加速器、處理器等計算平臺；（3）將算法部署到硬件平臺上，測試性能并進行優(yōu)化。3.系統(tǒng)性能測試：（1）圖像數據準備；（2）測試系統(tǒng)的圖像增強質量；（3）測試系統(tǒng)的處理速度。四、預期結果1.設計并驗證一種高效、準確的實時圖像增強算法；2.設計并實現(xiàn)高效的硬件加速器和處理器，以保證算法在實時場景下的可運行性；3.實現(xiàn)一套完整的實時圖像增強系統(tǒng)，評估其在圖像質量和處理速度上的表現(xiàn)。五、進度安排1.文獻調研和算法實現(xiàn)：2022年2月至2022年7月；2.硬件平臺設計：2022年8月至2023年2月；3.系統(tǒng)性能測試和完善：2023年3月至2023年6月。六、參考文獻[1]ZhangK,LiangT,LvZ,etal.Adeepmulti-scalenetworkforreal-timeimageenhancement[C]//Proceedingsofthe2018onInternationalConferenceonMultimodalInteraction.2018:357-365.[2]ZhuY,TanS,ChenZ,etal.Areal-timevideoenhancerbasedondeepconvolutionalneuralnetworks[C]//Proceedingsofthe31stInternationalConferenceonNeuralInformationProcessingSystems.2017:7318-7327.[3]LiuX,ChenZ,BaumgartnerCF,etal.Multi-ScaleDeepNeuralNetworkforReal-TimeVideoEnhancement[C]//2019IEEEConferenceonMultimediaInformationProcessingandRetrieval(MIPR).IEEE,2019:37-42.[4]WangZ,BovikAC,SheikhHR,etal.Imagequalityassessment:fromerrorvisibilitytostructuralsimilarity[J].IEEEtransactionsonimageprocessing,2004,13(4):600-612.[5]KoSJ,KangYW,PaikJ.Hardwareacceleration