基于壓縮感知的圖像及視頻重構(gòu)算法研究的開題報(bào)告

基于壓縮感知的圖像及視頻重構(gòu)算法研究的開題報(bào)告一、選題背景及意義隨著現(xiàn)代通信技術(shù)和存儲(chǔ)技術(shù)的日益發(fā)展，相機(jī)、視頻監(jiān)控、醫(yī)學(xué)成像等圖像及視頻處理應(yīng)用越來(lái)越普及。為了滿足這些應(yīng)用的需求，需要對(duì)大量的圖像及視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲(chǔ)和傳輸。然而，隨著數(shù)據(jù)量的增加，傳輸和存儲(chǔ)的成本也隨之增加，因此如何對(duì)圖像及視頻進(jìn)行高效的壓縮成為了一個(gè)重要的問(wèn)題。傳統(tǒng)的圖像及視頻壓縮方法如JPEG和MPEG等，主要采用的是基于DCT（離散余弦變換）和基于運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償?shù)膲嚎s方法。這些方法在一定程度上可以實(shí)現(xiàn)對(duì)圖像及視頻的壓縮，但是由于壓縮效率的限制，在取得較高壓縮率的同時(shí)，往往會(huì)帶來(lái)圖像及視頻質(zhì)量的損失。近年來(lái)，隨著信號(hào)處理和數(shù)學(xué)理論的發(fā)展，壓縮感知（CompressedSensing,CS）已經(jīng)逐漸成為了一種新型的信號(hào)采樣和壓縮方法。壓縮感知方法采用的是對(duì)信號(hào)的采樣和表示方式進(jìn)行重新設(shè)計(jì)的方法，利用重構(gòu)算法將采樣后的數(shù)據(jù)重構(gòu)為原始信號(hào)。相比傳統(tǒng)的壓縮方法，壓縮感知能夠在減小采樣率的同時(shí)，仍然能夠保持較高的重構(gòu)信號(hào)質(zhì)量。本課題將以壓縮感知方法為基礎(chǔ)，通過(guò)對(duì)圖像及視頻信號(hào)進(jìn)行采樣和重構(gòu)，研究圖像及視頻重構(gòu)算法，探索一種高效的圖像及視頻壓縮方法。二、研究?jī)?nèi)容及方法本課題將主要研究基于壓縮感知的圖像及視頻重構(gòu)算法，具體內(nèi)容包括：1.壓縮感知基礎(chǔ)知識(shí)的學(xué)習(xí)和研究。2.基于壓縮感知和稀疏表示的圖像及視頻重構(gòu)算法的研究。3.在重構(gòu)算法中引入先驗(yàn)信息，以提高重構(gòu)質(zhì)量。4.利用深度學(xué)習(xí)等技術(shù)進(jìn)行對(duì)比實(shí)驗(yàn)和驗(yàn)證，比較不同算法在壓縮和重構(gòu)效果上的優(yōu)缺點(diǎn)。本課題的研究方法主要包括：1.文獻(xiàn)調(diào)研和學(xué)習(xí)，掌握國(guó)內(nèi)外關(guān)于基于壓縮感知的圖像及視頻重構(gòu)算法相關(guān)的研究成果和現(xiàn)狀。2.對(duì)壓縮感知方法及其在圖像及視頻處理中的應(yīng)用進(jìn)行深入分析。3.在Matlab和Python等軟件平臺(tái)上，開發(fā)圖像及視頻采樣和重構(gòu)的程序，利用不同算法進(jìn)行模擬實(shí)驗(yàn)和數(shù)據(jù)分析。4.針對(duì)實(shí)驗(yàn)中得到的結(jié)果進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析和對(duì)比實(shí)驗(yàn)，并對(duì)算法的優(yōu)缺點(diǎn)進(jìn)行總結(jié)和評(píng)價(jià)。三、預(yù)期成果本課題的預(yù)期成果包括：1.采集并處理一定量的圖像及視頻數(shù)據(jù)，并對(duì)采樣和重構(gòu)算法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。2.開發(fā)出基于壓縮感知的圖像及視頻重構(gòu)算法，并對(duì)算法進(jìn)行優(yōu)化和改進(jìn)。3.實(shí)現(xiàn)對(duì)不同圖像及視頻數(shù)據(jù)在不同噪聲條件下的壓縮和重構(gòu)。4.針對(duì)實(shí)現(xiàn)的算法進(jìn)行比較和分析，得出優(yōu)缺點(diǎn)并提出改進(jìn)策略。5.撰寫論文并進(jìn)行學(xué)術(shù)交流，為該領(lǐng)域的研究和發(fā)展做出貢獻(xiàn)。四、進(jìn)度安排本課題的預(yù)期完成時(shí)間為2022年5月，具體進(jìn)度安排如下：1.2021年10月至11月：研究壓縮感知的基礎(chǔ)知識(shí)和相關(guān)算法，進(jìn)行文獻(xiàn)調(diào)研。2.2021年12月至2022年1月：選擇合適的圖像及視頻數(shù)據(jù)，并進(jìn)行采集、處理和預(yù)處理。3.2022年2月至3月：開發(fā)基于壓縮感知的圖像及視頻重構(gòu)算法，并進(jìn)行對(duì)比實(shí)驗(yàn)。4.2022年4月至5月：分析和統(tǒng)計(jì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果，總結(jié)成果并進(jìn)行學(xué)術(shù)交流。五、參考文獻(xiàn)[1]DonohoDL.Compressedsensing[J].IEEETransactionsoninformationtheory,2006,52(4):1289-1306.[2]劉意想,吳怡婷.壓縮感知:理論、算法與應(yīng)用[M].電子工業(yè)出版社,2014.[3]劉福良,王為民.壓縮感知理論及其應(yīng)用研究綜述[J].電子學(xué)報(bào),2014,42(3):506-517.[4]DuarteMF,DavenportMA,TakharD,etal.Single-pixelimagingviacompressivesampling[C]//ProceedingsoftheIEEE98thInternationalConferenceonAcoustics,SpeechandSignalProcessing(ICASSP).IEEE,2013:6430-6433.[5]YangJ,YuanX,LiaoSX,etal.CompressedSensingMRIReconstructionUsingaGenerativeAdversarialNetworkWithaCyclicL