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图像压缩感知重建算法研究的开题报告
一、研究背景
随着现代社会的发展，数字图像已经成为人们日常生活中不可或缺的一部分。然而，由于数字图像存储和传输所需的存储空间和传输带宽等开销较大，在某些场景下需要进行图像压缩来减小数据量。传统的图像压缩算法主要有JPEG和MPEG等，它们已经被广泛地应用于数字图像和视频的压缩。但是，传统的压缩算法往往会导致图像质量下降或者信息丢失。
为了克服传统压缩算法所带来的问题，近年来，出现了基于压缩感知的图像重建技术，它能够在压缩图像的同时保证压缩质量，实现低存储和低带宽消耗的条件下，实现高品质图像的重建。因此，基于压缩感知的图像重建技术成为当前热门的研究方向。
二、研究内容
本项目的目标是在压缩感知的基础上，研究图像压缩感知重建算法，并探索其在实际应用中的优势和局限性。具体包括以下内容：
1.压缩感知技术研究：研究基于压缩感知的图像压缩算法，探索其原理与优势。
2.感知模型设计：构建针对图像的感知模型，以提高压缩感知算法的准确性。
3.低维重构算法研究：利用低维重构算法对压缩后的图像进行重建，改善图像压缩和重建的质量。
4.边缘保持重建算法研究：研究边缘保持重建技术，确保图像重建的细节与边缘信息得到保留。
5.实验与仿真：根据已有图像库，设计实验方案，验证算法的有效性。并进行仿真工作，分析实验结果。
三、研究意义
1.对图像压缩感知技术进行系统研究，为图像压缩领域的发展打下基础。
2.研究具有一定先进性的理论知识和算法方法，拓展了压缩感知技术的应用。
3.在应用方面，对于大尺寸图像的网络传输、多维图像数据、以及要求高质量的视觉数据传输等应用具有参考意义。
四、研究方法
1.阅读文献：了解图像压缩感知技术的基本原理与发展。
2.设计算法：根据文献调研，设计图像压缩感知重建算法，包括感知模型构建、低维重构算法、边缘保持重建算法等。
3.编写代码：利用Matlab等工具编写算法的模拟程序，并进行仿真实验。
4.实验结果分析：根据仿真实验结果，从定量和定性两方面进行数据分析，总结压缩感知重建算法的优缺点。
五、研究进度安排
1.第1-2周：调研现有的相关研究领域，在阅读大量文献后形成技术选型与研究框架，并确定最终研究方向。
2.第3-6周：设计并实现算法相关的模块，包括感知模型构建、低维重构算法、边缘保持重建算法等。
3.第7-9周：进行算法仿真设计并进行实验，收集生成的数据与结果。
4.第10-11周：统计、整理、分析和总结实验得到的数据结果，并撰写论文框架。
5.第12-14周：修改并完善论文，并进行最终的答辩准备。
六、参考文献
1.Candès,E.,&Wakin,M.(2008).Anintroductiontocompressivesampling.IEEESignalProcessingMagazine,25-38.
2.Duan,X.,Zhang,D.,&Li,X.(2014).Imagecompressionusingcompressivesensing.SignalProcessing,98,151-161.
3.Naseer,T.,Khan,A.A.,&Qureshi,I.M.(2019).Compresseddomainimagede-noisingbasedonHyperspectralAdaptiveDictionaryLearning.SignalProcessing,157,47-61.
4.陈才东,肖颖,涂肇坤.基于压缩感知的图像去噪算法[J].信息科技,2013,1:28-30.