基于局部与非局部先验的影像超分辨重建算法研究的任务书.docx

基于局部与非局部先验的影像超分辨重建算法研究的任务书
任务书
一、研究背景
在数字图像处理领域中，超分辨率图像重建是一个重要的研究方向，其目标是在保持图像细节的同时，提高其分辨率。随着科技的不断发展，越来越多的应用需要高分辨率图像，如医学图像诊断、智能监控等领域。但是，由于相机等设备的限制以及各种因素的干扰，有时候我们只能得到低分辨率的图像，这时就需要通过超分辨率图像重建算法将图像恢复到较高的分辨率，以满足应用需要。
目前，已经有很多超分辨率图像重建算法被提出。其中，基于局部与非局部先验的超分辨率图像重建算法得到了广泛关注。这种算法利用图像自身的相关性，通过对全局和局部信息的学习，得到高分辨率图像。由于该算法具有较高的准确率和鲁棒性，已经在多个领域得到应用。
二、研究目的
本次研究的目的是探究基于局部与非局部先验的影像超分辨重建算法，学习其原理和基本流程，实践其实现方法，并验证其算法效果。通过本次研究，我们希望：
1.掌握超分辨率图像重建的基本原理和方法。
2.了解基于局部与非局部先验的超分辨率图像重建算法的相关知识。
3.实践该算法的实现方法，掌握算法流程和实现细节。
4.对比实现结果，验证算法的有效性。
三、研究内容
1.超分辨率图像重建原理学习。
a.超分辨率基本原理。
b.超分辨率图像重建方法。
c.超分辨率评价指标。
2.基于局部与非局部先验的超分辨率图像重建算法学习。
a.算法基本思路。
b.原理分析和理论研究。
3.算法实现。
a.数据集准备。
b.算法实现流程。
c.代码编写和调试。
4.算法效果验证。
a.实现结果展示。
b.对比分析结果。
c.算法优化和改进。
四、研究方法
本次研究采用的方法包括：
1.文献资料查阅和阅读。
2.算法模型的理论研究和实现。
3.算法效果的对比分析。
五、研究计划
本次研究计划历时两个月，主要分为以下几个阶段：
第一周：调研和文献阅读，熟悉超分辨率图像重建基本原理。
第二周：学习基于局部与非局部先验的超分辨率图像重建算法的相关知识。
第三周至第四周：实践算法实现，完成算法代码编写和调试。
第五周至第六周：进行算法效果验证和对比分析，优化和改进算法。
第七周至第八周：撰写研究报告，准备答辩材料。
六、研究方案评估
本次研究任务主要是同时掌握超分辨率图像重建的基本原理和方法，以及基于局部与非局部先验的超分辨率图像重建算法的相关知识。最终通过实践算法实现，验证算法效果，从而对比分析算法效果。本次研究的成果将有助于我们深入了解超分辨率图像重建领域的相关知识和应用，提高我们的算法实现能力。