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基于生成对抗网络的图像超分辨研究的开题报告
一、研究背景和意义
随着智能手机的普及，人们越来越依赖于各种数码设备拍照留念。但是，不少优质照片拍出来都存在一定的问题，例如分辨率过低、细节模糊等等。为了解决这些问题，图像超分辨技术应运而生。图像超分辨技术旨在通过增加图像分辨率中的细节信息，提高图像的视觉质量和感受效果。同时，图像超分辨技术也可以用于医学影像处理、图像卫星遥感和安全检测等领域。
目前，图像超分辨技术主要包含插值算法和深度学习算法两种。前者基于数学模型，将低分辨率图像插值到高分辨率图像，以此提高图像的质量。后者通过深度神经网络实现图像的超分辨。特别是在近些年，基于生成对抗网络（GAN）的超分辨技术得到了越来越广泛的研究。GAN网络以生成器和判别器为主要组成部分，并利用其生成高分辨率图像。采用GAN进行超分辨模型训练的好处是生成器和判别器可以同时提高模型的性能。
虽然GAN技术在实现图像的超分辨方面表现良好，但是还存在一些短板，例如：图像颜色饱和度低、对大场景图像处理能力弱等等。如何进一步提高GAN模型的性能并应用在更广泛的图像场景中，是大家共同研究的重心之一。
二、研究目的和任务
本文主要基于生成对抗网络的图像超分辨研究，目的是深入探索和分析当前GAN模型在图像超分辨中的表现和存在问题，进一步发掘GAN模型的优势并提高模型的性能。具体的研究任务包括：
（1）调研和分析已有的GAN模型超分辨研究成果，总结常见方法和技巧。
（2）（2）设计新的GAN模型，针对超分辨中的挑战，提高图像的色彩饱和度和对大场景图像的处理效果。
（3）实现模型并进行测试，对比不同模型的效果并分析优、劣势。
三、研究内容
本文的内容主要包括三个方面：（1）调研和分析已有的GAN模型超分辨研究成果，总结常见方法和技巧；（2）设计基于GAN的图像超分辨模型，以提高模型的性能和图像的色彩饱和度；（3）测试模型的效果，对比不同模型的优劣并分析原因。
1.调研和分析已有的GAN模型超分辨研究成果，总结常见方法和技巧
调研相关的GAN模型研究论文，通过总结和分类，梳理和归纳超分辨模型的常见方法和技巧。将已有模型分类，分别从超分辨率方法、损失函数和鉴别器优化三个角度进行分析，抽取基本原理并总结其优缺点。
2.设计基于GAN的图像超分辨模型，以提高模型的性能和图像的色彩饱和度
（1）设计新的网络结构：新的网络结构采用不同的编码器和解码器，提高模型性能，包括利用残差块改进超分辨网络。
（2）改善公共模块：利用新的技术和方法，提高数据预处理和训练过程中超分辨模型的性能，如像素归一化、经验损失权值配置等。
(3)对大场景图像的处理:利用patch-based策略将图像分块，加快处理速度并提高处理质量。
3.测试模型的效果，对比不同模型的优劣并分析原因。
（1）验证模型的效果：设计测试数据集进行测试，比较不同模型的效果，评估模型的优劣。主要通过主观感受和客观评价两个方面来进行评价。
（2）原因分析：对比不同模型的性能，分析差距产生的原因，从而改进模型，提高模型的性能。
四、研究方法
本文主要采用文献综述和实验研究相结合的方法进行研究。具体方法步骤如下：
1.通过分析经典的GAN图像超分辨研究论文，总结常见方法和技巧。
2.设计新的GAN网络结构并训练模型，对比不同模型的效果。
3.对比不同模型的性能，分析差距产生的原因，改进模型。
4.针对模型的不足之处，进行模型参数和超参数调优，以提高模型性能。
五、预期结果和可行性分析
本文主要研究基于生成对抗网络的图像超分辨研究。预计可以达到以下几个方面的成果：
（1）调研分析现有的GAN图像超分辨技术，总结常见方法和技巧。
（2）实现新的GAN模型，通过对比实验分析不同模型的优异之处。
（3）根据实验结果进行详细的分析并提出改进方法，改善模型的性能。
本项目的可行性分析主要包括以下几个方面：
（1）数据来源：本项目所用的数据来源于公共数据集，而且数据量对于一般的计算机已经可以满足要求，因此数据获取和处理方面并不是不可行的。
（2）计算设备：当前，计算设备已经非常强大而且便宜。深度学习研究所用的显卡和CPU在普通的电脑上就可以满足使用。
（3）技术方法：深度学习领域的技术和方法逐步成熟，已经有越来越多的开发者贡献出了自己的研究项目，因此我们有足够的可行的技术方法来完成这个研究项目。