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军事图像复原系统的设计与实现的中期报告
一、研究背景与意义
军事图像复原是指针对军事图像进行去噪、锐化、增强等技术处理，以提高图像质量和准确度，为军事目的提供支持和保障。该领域在军事情报、军事侦察等领域具有重要的应用价值和战略意义。
本次项目旨在设计与实现一种基于深度学习的军事图像复原系统，该系统将利用深度学习技术进行图像的去噪、锐化、增强等操作，以提高军事图像的质量和准确度。
二、主要任务
1、研究军事图像复原的技术原理和方法，分析当前常用的图像复原算法，如基于小波变换的去噪算法，基于梯度的锐化算法，基于直方图均衡化的增强算法等。
2、基于目前较为流行的深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）等，设计一个适合军事图像复原的深度学习模型。
3、选取一些典型的军事图像，进行数据集的构建和预处理，包括数据清理、数据标注、数据增强等步骤。
4、基于构建好的数据集，使用所设计的深度学习模型进行训练。在训练过程中，需要对模型进行调参等优化措施，以达到最优的图像复原效果。
5、实现设计好的军事图像复原系统，并进行系统调试、性能测试等工作。
三、中期进展与成果
本项目已完成了以下工作：
1、完成对常用图像复原算法的分析研究，包括基于小波变换的去噪算法、基于梯度的锐化算法、基于直方图均衡化的增强算法等。
2、选择了卷积神经网络（CNN）作为深度学习模型，并对模型进行了初步的设计和优化，包括调整网络结构、修改输入输出大小等方面。
3、完成了针对军事图像的数据集构建和预处理工作，包括对图像进行清理、标注和增强等。
4、完成了基于所构建的数据集和深度学习模型的训练工作，初步实现了一定的图像复原效果。
下一步工作将重点进行系统的实现和调试工作，完成军事图像复原系统的具体功能实现。