面向場景監(jiān)控的序列圖像清晰化算法研究的開題報告

面向場景監(jiān)控的序列圖像清晰化算法研究的開題報告一、選題背景隨著科技的不斷進步，視頻監(jiān)控技術得到了廣泛應用，并成為了安全防護系統(tǒng)中的重要組成部分。然而，由于自然光照、夜間照明、圖像變形等因素的影響，監(jiān)控系統(tǒng)錄制的圖像質(zhì)量存在很大的局限性，這給安全監(jiān)管帶來了不小的挑戰(zhàn)。為了解決這個問題，圖像清晰化技術成為了當前研究的熱點之一。目前，圖像清晰化技術已經(jīng)被廣泛應用于醫(yī)學圖像處理、衛(wèi)星圖像處理、工業(yè)檢測、安檢等領域，但在面向場景監(jiān)控的圖片清晰化中，應用仍存在很多問題。二、研究目的本文旨在提出一種面向場景監(jiān)控的序列圖像清晰化算法，通過進一步研究圖像清晰化技術，可以使得圖像更加清晰而且更具有信息性。該算法可以應用于監(jiān)視系統(tǒng)、警告系統(tǒng)、軌跡識別系統(tǒng)等，大大提高了監(jiān)控系統(tǒng)的效率，保障了人民的生命財產(chǎn)及安全。三、研究內(nèi)容本文研究面向場景監(jiān)控的序列圖像清晰化算法，主要研究內(nèi)容如下：1.回顧和分析當前主流的圖像清晰化方法，找出其不足之處。2.提出一種基于深度學習的面向場景監(jiān)控的序列圖像清晰化算法，該算法可以根據(jù)場景不同動態(tài)調(diào)整參數(shù)，提高圖像清晰度。3.設計實驗并對算法進行驗證分析，主要從精度、速度等方面進行實驗分析。四、研究意義本研究旨在提高監(jiān)控系統(tǒng)的數(shù)據(jù)質(zhì)量，同時提高監(jiān)控的效率。該算法成熟應用可以幫助國家安全，促進社會發(fā)展，具有社會實用價值。五、研究方法本文采用文獻調(diào)研和實驗證明相結(jié)合的方法。對于面向場景監(jiān)控的序列圖像清晰化問題，將分析現(xiàn)有圖像清晰化算法的優(yōu)缺點，提出面向場景監(jiān)控的序列圖像清晰化算法，并在便攜式監(jiān)控攝像頭上進行實驗驗證與性能分析。六、進度安排1.1-2周，查閱相關文獻資料，研究發(fā)展歷程。2.3-4周，學習基礎算法及深入研究其應用場景。3.5-6周，設計算法并進行初步實驗驗證。4.7-8周，優(yōu)化算法，并進行算法性能的分析與實驗結(jié)果的統(tǒng)計。5.9-10周，總結(jié)。七、預期成果通過本研究設計出的面向場景監(jiān)控的序列圖像清晰化算法，可優(yōu)化監(jiān)控系統(tǒng)的效率和數(shù)據(jù)質(zhì)量。八、參考文獻1.DagdevirenYK,OrhanU.Singleimagequalityenhancementwithself-learningbasedbothglobalandlocalpriors.SignalProcessing2018;143:220-33.2.XuJ,ZhangL,ZhangD.Amulti-channeldeepconvolutionalneuralnetworkforimagequalityassessment.Neurocomputing2017;229:321-30.3.ZhengQ,TaoT.Imageenhancementwithcompletelyself-optimizeddeeplearning.PatternRecognition2019;96:106988.4.ZhangW,OhJ,LeeH.Plug-and-playconvolutionalneuralnetworksforunannotatedsequences.In:ProceedingsoftheIEEEConfer