基于散焦图像的深度恢复技术研究的任务书.docx

基于散焦图像的深度恢复技术研究的任务书
任务书
一、项目背景与意义
散焦图像是一种具有模糊效果的图像，拍摄的时候相机对焦不准确或者让物体快速移动而引起的图像模糊等原因会导致图像散焦。散焦图像难以被使用人眼识别，因此需要深度学习来恢复散焦图像中的物体深度信息。对于许多场景，恢复这种图像可以为后续的图像处理提供有价值的信息。应用快速发展和越来越多的场景需要使用散焦图像，散焦图像深度恢复技术也得到了广泛关注和深入探究。
本研究的目的是设计一种基于散焦图像的深度恢复技术，可以恢复从散焦图像中提取物体的深度信息。这种技术可以潜在地应用在多种领域，例如计算机视觉、虚拟现实等。
二、主要内容与技术路线
1.散焦图像分析
对散焦图像进行明确定位和分析，以了解适用技术的范围和局限性。
2.学习散焦图像的深度信息
通过深层神经网络学习散焦图像的深度信息，包括两种方法：
（1）输入散焦图像的尺寸，并直接输出深度图像。采用卷积神经网络的结构和残差网络的训练方法。
（2）通过预测清晰图像和局部散焦信息生成深度信息。这种方法通过区分局部散焦和清晰信息，以及确定它们之间的匹配，然后生成深度信息图像。
3.数据集的创建和所有实验的测试
使用两种不同的数据集（即深度模拟数据和真实深度图像数据）来测试深度恢复技术。这里主要测试深度恢复效果，以及方法的鲁棒性和可操作性。将所学的算法应用于散焦图像的深度图像恢复工具。
三、预期结果和目标
1.设计一种散焦图像深度恢复的深度学习模型。
2.在深度模拟数据的测试中，所提出的方法在深度学习处理方面的表现良好，并且在散焦图像中的深度信息重建方面有突出表现。
3.在真实深度数据测试中，所提出的方法可以成功地生成散焦图像深度信息。
四、实验的操作过程和内容
根据技术路线中的任务书，执行以下实验过程和内容：
1.设计散焦图像深度恢复的深度学习模型并分析其应用范围和局限性。
2.通过两种不同的方法实现深层神经网络的学习，并分析模型性能和准确性。
3.根据需要，调整、改进和优化深度学习模型，以改善模型的性能和精度。
4.使用深度模拟数据和真实深度数据对提出的方法进行测试，并评估其效果和可操作性。
五、参考文献
1.Guo,W.,Liao,J.,Liang,C.,Qian,C.,&Tan,T.(2018).Learningtoseethroughsmoke.InProceedingsoftheIEEEConferenceonComputerVisionandPatternRecognition(pp.5118-5126).
2.Jiang,H.,Yi,Z.,Liu,Z.,Wu,X.,&Li,X.(2019).DepthEstimationFromFisheyeImagesUsingDeepLearningandStructuredLight.IEEETransactionsonInstrumentationandMeasurement,69(5),2393-2402.
3.Zhou,Y.,Xu,X.,Cheng,Y.,&Huang,T.(2018).Amethodfordepthperceptionofscatter-reflectionmixedscenesbasedondeeplearning.ChineseJournalofScientificInstrument,39(2),238-245.