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基于感兴趣区域的图像压缩技术的研究的开题报告
一、研究背景与意义：
随着数字图像的广泛应用，图像的存储和传输问题越来越引人注目。对于大尺寸、高分辨率的图像，经典的压缩算法如JPEG和PNG等压缩方法已不能满足需求，因为它们使用相同的压缩算法对整幅图像进行压缩，而没有考虑到图像中不同的局部区域具有不同的重要性。然而，在很多应用中，图像的某些区域比其他区域更重要。例如，医学图像中的病变区域，航空图像中的机场、港口等地标位置，或者人脸识别中的人脸区域等。因此，基于感兴趣区域的图像压缩在实际应用中具有广泛的意义。
二、文献综述：
基于感兴趣区域的图像压缩技术已经在过去的几年中得到了广泛的研究。其中，一些方法基于域分割技术，将图像分割成多个区域，然后对不同区域进行不同的压缩。另一些方法使用人工目标检测技术，将感兴趣区域手动标注，然后针对感兴趣区域进行高质量的压缩。还有一些方法结合了人工目标检测技术和自动目标检测技术，来实现自动感兴趣区域的识别。
三、研究目标：
本文研究的目标是设计一种基于感兴趣区域的图像压缩技术，该技术能够自动识别图像中的感兴趣区域，并对这些区域进行高质量压缩，同时对其他区域进行低质量压缩，以保证整个图像的质量。
四、研究内容和方法：
本文主要研究以下内容和方法：
1.基于深度学习的图像感兴趣区域检测方法，其中包括使用CNN等深度学习模型进行训练，以及评估不同模型的性能等。
2.基于感兴趣区域的图像压缩算法，包括对感兴趣区域的高质量压缩方法的设计和实现，以及对其他区域的低质量压缩方法的设计和实现。
3.实验室环境的搭建和测试，包括选择一些常见的图像作为测试集，进行压缩比和质量评估等。
四、预期研究结果：
通过本文的研究，预计能够得到以下结果：
1.开发出一种自动感兴趣区域检测和基于感兴趣区域的图像压缩技术。
2.通过在不同的测试集上的测试，证明所提出的方法能够显著提高图像压缩的表现，同时保证图像质量。
3.该研究可为实际应用中的大规模图像处理提供一种解决方案，也可促进图像处理技术的发展。
五、研究进度安排：
1.第一季度：文献综述，深度学习模型的训练和优化等。
2.第二季度：基于感兴趣区域的图像压缩算法的设计和实现。
3.第三季度：实验室环境的搭建和测试。
4.第四季度：数据分析和论文撰写。
六、参考文献：
[1]M.W.ElKabbany,M.F.Tolba,etal.ImagecompressionusingROI-basedtechnique.InternationalJournalofComputerApplications,2013.
[2]S.Gao,H.Yang,etal.Learningtodetectimportantfeaturesforimagecompression.InProceedingsofIEEEConferenceonComputerVisionandPatternRecognition,2017.
[3]L.Zhang,L.Shen,etal.Regionaldeeplearningforcompressionartifactsreduction.InProceedingsofIEEEConferenceonComputerVisionandPatternRecognition,2017.
[4]B.Li,W.Ren,etal.Deepcontrastlearningforsalientobjectdetection.InProceedingsofIEEEConferenceonComputerVisionandPatternRecognition,2018.