面向目標(biāo)獲取的圖像質(zhì)量表征與增強(qiáng)的開(kāi)題報(bào)告

面向目標(biāo)獲取的圖像質(zhì)量表征與增強(qiáng)的開(kāi)題報(bào)告一、研究背景與意義圖像是人們獲取和交流信息的重要手段之一，因此圖像的質(zhì)量評(píng)估和提升是很有意義的研究方向。當(dāng)前，雖然許多深度學(xué)習(xí)算法被應(yīng)用到圖像質(zhì)量評(píng)估和提升中，但是這些算法仍存在一些問(wèn)題。比如，現(xiàn)有的圖像質(zhì)量評(píng)估指標(biāo)（例如PSNR、SSIM、MSE等）并不能完全反映圖像質(zhì)量的好壞；在圖像增強(qiáng)方面，很難兼顧所有目標(biāo)，特別對(duì)于不同目標(biāo)的需求，目前算法給予權(quán)衡的機(jī)制不夠靈活，即缺乏面向目標(biāo)的圖像質(zhì)量表征與增強(qiáng)算法。因此，發(fā)展一套全新的圖像質(zhì)量表征與增強(qiáng)算法是非常有必要的。二、研究?jī)?nèi)容和方向針對(duì)上述研究問(wèn)題，我們將圍繞以下內(nèi)容展開(kāi)研究：1.面向目標(biāo)的圖像質(zhì)量表征方法。我們將開(kāi)發(fā)一種基于目標(biāo)感知的圖像質(zhì)量評(píng)估指標(biāo)，利用目標(biāo)感知來(lái)度量圖像質(zhì)量的好壞。具體地，我們將研究如何以目標(biāo)感知為導(dǎo)向，獲得更準(zhǔn)確的圖像質(zhì)量評(píng)估結(jié)果，并將其結(jié)合到圖像增強(qiáng)問(wèn)題中，以實(shí)現(xiàn)更有針對(duì)性的圖像增強(qiáng)。2.基于深度學(xué)習(xí)的圖像增強(qiáng)算法。我們將研究利用深度學(xué)習(xí)算法進(jìn)行圖像增強(qiáng)，以獲得更加真實(shí)、高效的增強(qiáng)效果。具體地，我們將研究如何評(píng)估不同的深度學(xué)習(xí)模型，提出一種新的深度學(xué)習(xí)算法，以提高圖像增強(qiáng)的效果。3.面向目標(biāo)的圖像增強(qiáng)算法。我們將研究如何通過(guò)圖像質(zhì)量表征來(lái)實(shí)現(xiàn)面向目標(biāo)的圖像增強(qiáng)算法。具體地，我們將研究如何根據(jù)圖像質(zhì)量表征結(jié)果，為不同目標(biāo)提供不同的圖像增強(qiáng)方案，并提出一種面向目標(biāo)的圖像增強(qiáng)算法，以實(shí)現(xiàn)更精確、高效的圖像增強(qiáng)。三、研究方法和技術(shù)路線我們將采用深度學(xué)習(xí)、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、數(shù)字圖像處理等技術(shù)對(duì)研究問(wèn)題進(jìn)行解決。具體地，我們將進(jìn)行如下研究工作：1.收集和整理大量圖像數(shù)據(jù)集。為了進(jìn)行充分的實(shí)驗(yàn)，我們將收集和整理不同類型的圖像數(shù)據(jù)集，并進(jìn)行標(biāo)注和分類，以便對(duì)不同類型的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和研究。2.開(kāi)發(fā)基于目標(biāo)感知的圖像質(zhì)量評(píng)估指標(biāo)。我們將研究如何利用目標(biāo)感知來(lái)度量圖像質(zhì)量的好壞，并開(kāi)發(fā)一種新的評(píng)估指標(biāo)。3.提出新的圖像增強(qiáng)算法。我們將研究如何利用深度學(xué)習(xí)算法對(duì)圖像進(jìn)行增強(qiáng)，并提出一種新的圖像增強(qiáng)算法。4.實(shí)現(xiàn)面向目標(biāo)的圖像增強(qiáng)算法。我們將結(jié)合圖像質(zhì)量表征和深度學(xué)習(xí)算法，實(shí)現(xiàn)面向目標(biāo)的圖像增強(qiáng)算法，以便更好地實(shí)現(xiàn)圖像增強(qiáng)。四、預(yù)期成果和意義我們預(yù)期可以取得如下成果：1.設(shè)計(jì)評(píng)估逼近真實(shí)感官表達(dá)的精確的圖像質(zhì)量表達(dá)性量化測(cè)度指標(biāo)。2.提出一種新的圖像增強(qiáng)算法，以提高圖像增強(qiáng)效果。3.實(shí)現(xiàn)一種面向目標(biāo)的圖像增強(qiáng)算法，以