基于無(wú)人機(jī)降質(zhì)圖像恢復(fù)的研究的開題報(bào)告

基于無(wú)人機(jī)降質(zhì)圖像恢復(fù)的研究的開題報(bào)告一、背景和研究意義無(wú)人機(jī)技術(shù)在各個(gè)領(lǐng)域的應(yīng)用越來(lái)越廣泛，其中之一就是在圖像采集方面。無(wú)人機(jī)采集圖像具有高效、便捷、大范圍等優(yōu)勢(shì)，但由于無(wú)人機(jī)本身的抖動(dòng)、飛行姿態(tài)等因素的影響，采集到的圖像質(zhì)量往往不理想，降低了后續(xù)處理的效果。因此，如何提高無(wú)人機(jī)采集圖像的質(zhì)量成為了目前無(wú)人機(jī)技術(shù)研究中的一個(gè)重要問題。圖像恢復(fù)技術(shù)是解決圖像質(zhì)量問題的一種有效手段，目前已經(jīng)在數(shù)字圖像處理中得到了廣泛應(yīng)用。而基于無(wú)人機(jī)采集圖像的恢復(fù)研究目前還相對(duì)較少，因此研究無(wú)人機(jī)采集圖像恢復(fù)技術(shù)具有實(shí)際意義和應(yīng)用價(jià)值。二、研究?jī)?nèi)容和方法本文將以基于無(wú)人機(jī)采集圖像的質(zhì)量問題為出發(fā)點(diǎn)，研究基于無(wú)人機(jī)降質(zhì)圖像的恢復(fù)技術(shù)。具體研究?jī)?nèi)容如下：1.研究無(wú)人機(jī)采集圖像的特點(diǎn)和降質(zhì)原因。2.提出基于無(wú)人機(jī)采集圖像的恢復(fù)方法，包括傳統(tǒng)的圖像恢復(fù)算法和深度學(xué)習(xí)算法。3.針對(duì)無(wú)人機(jī)采集圖像的不同降質(zhì)情況，提出相應(yīng)的恢復(fù)算法。4.驗(yàn)證恢復(fù)算法的效果，并分析不同算法的優(yōu)劣。為實(shí)現(xiàn)上述研究?jī)?nèi)容，本文將運(yùn)用數(shù)字圖像處理、機(jī)器學(xué)習(xí)等方法，實(shí)現(xiàn)無(wú)人機(jī)采集圖像的恢復(fù)。具體研究方法如下：1.分析基礎(chǔ)圖像恢復(fù)算法，如基于空間域、頻域的濾波器設(shè)計(jì)以及其它一些先進(jìn)的基礎(chǔ)算法；2.研究深度學(xué)習(xí)算法，分析常用的CNN、GAN等網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，嘗試應(yīng)用在降質(zhì)圖像的恢復(fù)上；3.分析無(wú)人機(jī)輸出的圖像數(shù)據(jù)，建立模型進(jìn)行數(shù)學(xué)分析，得出圖像降質(zhì)的規(guī)律，為恢復(fù)算法的設(shè)計(jì)提供依據(jù)；4.對(duì)比不同算法的效果，考慮使用圖像質(zhì)量評(píng)估的指標(biāo)，如PSNR、SSIM等。三、預(yù)期成果本文旨在研究無(wú)人機(jī)采集圖像的降質(zhì)問題并提出有效的恢復(fù)方法，達(dá)到提高圖像質(zhì)量的目的。預(yù)期成果如下：1.對(duì)無(wú)人機(jī)采集圖像降質(zhì)原因進(jìn)行深入研究和分析，為恢復(fù)算法的設(shè)計(jì)提供依據(jù)；2.提出基于無(wú)人機(jī)采集圖像恢復(fù)的方法，設(shè)計(jì)恢復(fù)流程，包括圖像預(yù)處理、降噪、銳化、顏色校正等模塊；3.實(shí)現(xiàn)基礎(chǔ)圖像恢復(fù)算法和深度學(xué)習(xí)算法，驗(yàn)證其恢復(fù)效果；4.對(duì)不同算法的效果進(jìn)行對(duì)比分析，得出最優(yōu)算法，并給出實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)和圖像。四、進(jìn)度安排1.第一階段（1-2周）：研究文獻(xiàn)，對(duì)無(wú)人機(jī)采集圖像進(jìn)行研究和分析；2.第二階段（3-4周）：了解基礎(chǔ)圖像恢復(fù)算法和深度學(xué)習(xí)算法，選定恢復(fù)算法；3.第三階段（4-5周）：對(duì)恢復(fù)算法進(jìn)行實(shí)現(xiàn)并進(jìn)行實(shí)驗(yàn)；4.第四階段（5-6周）：對(duì)算法結(jié)果進(jìn)行分析，比較算法的優(yōu)劣；5.第五階段（6周）：論文撰寫和制作答辯PPT。五、參考文獻(xiàn)1.G.Yang,S.Li,Y.Jiang,etal.,ImageProcessingforUnmannedAerialVehicles:AReview,IEEEAccess,2017,5:7107-7120.2.R.Timofte,S.Gu,J.Van,etal.,NTIRE2018ChallengeonSingleImageSuper-Resolution:MethodsandResults,TheIEEEConferenceonComputerVisionandPatternRecognition(CVPR)Workshops,2018,1-10.3.Y.Zhang,K.Zhang,Y.Li,etal.,DeepResidualLearningforImageRestoration,TheIEEEConferenceonComputerVisionandPatternRecognition(CVPR),2017,2790-2798.4.K.He,X.Zhang,S.Ren,etal.,DeepResidualLearningforImageRecognition,