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联合局部及非局部先验的单图像超分辨率算法的开题报告
一、研究背景
单图像超分辨率技术是计算机视觉领域的热门研究方向之一，其实现可以将低分辨率的图像转换为高分辨率的图像。单图像超分辨率的应用领域包括高清电视、高清摄像头、远程监控、医学图像处理等多个领域。随着科技的不断进步，图像超分辨率技术也得到了蓬勃发展。目前，主要的单图像超分辨率算法分为基于插值的方法和基于学习的方法。基于插值的方法简单易实现，但无法提高图像细节的质量，效果不够理想。基于学习的方法则可以从训练集中学习到更好的映射关系，具有更好的效果。近年来，基于深度学习的算法在单图像超分辨率领域取得了明显的成果，特别是深度卷积神经网络（DeepConvolutionalNeuralNetwork，DCNN）可以有效地提高图像质量。但大多数算法只考虑了局部先验信息，结果被局限于局部区域内的细节增强，忽略了全局的信息，导致产生不自然的纹理等问题。
二、研究目标
本研究的目的是提出一种基于深度学习的单图像超分辨率算法，通过联合局部及非局部先验信息，解决当前算法中出现的问题，提高超分辨率图像的质量。具体目标包括：
1.通过全局和局部先验信息的联合利用，增强超分辨率图像的整体感和真实感，消除不自然的纹理。
2.设计一种有效的非局部先验信息提取方法，并加入到模型中，以提高算法性能。
3.采用合适的评价指标来评估算法的性能优劣，验证算法的有效性。
三、研究方法
本研究采用基于深度学习的单图像超分辨率算法。在算法设计中，将利用局部先验信息和非局部先验信息的联合利用，实现超分辨率图像的整体感和真实感增强，同时消除不自然的纹理问题。具体研究方法如下：
1.构建深度残差网络（DeepResidualNetwork，DRN）作为超分辨率算法的主体，实现高质量图像的生成。
2.利用图像处理技术和深度学习算法提取局部和非局部先验信息，对算法进行优化。
3.利用合适的评价指标对算法的性能进行评估，并与目前主流算法进行对比，验证算法的有效性。
四、研究意义
本研究的意义在于提出了一种新的单图像超分辨率算法，该算法利用了联合局部及非局部先验信息，可以有效地提高超分辨率图像的质量，并解决当前算法中存在的问题，如不自然的纹理等。本研究结果的应用可分别作为实际应用、计算机视觉以及图像处理方面的基础研究，例如在支持高清电视、高清摄像头等高清影像产业的发展，以及增强图像处理技术的应用等方面都具有重要的意义。
五、研究进度安排
本研究计划通过以下步骤逐步完成：
1.阅读相关文献，对目前研究现状、发展趋势和研究方向进行了解和掌握。
2.收集相关数据，进行数据预处理，设计并实现具有高性能的超分辨率模型。
3.设计合适的非局部先验信息提取方法，并将其融入算法模型中。
4.使用预先定义的数据集进行训练和测试，分析模型的性能。
5.采用合适的评价指标对算法的性能进行比较和评估，以验证算法的有效性。
6.编写开题论文，汇总研究成果，提交论文进行审核和答辩。
六、预期成果
本研究预计将实现一项针对单图像超分辨率算法的研究，通过联合局部及非局部先验信息的使用，解决当前算法中产生的不自然纹理等问题，实现更高质量的超分辨率图像生成。同时，本研究的成果还可以为相关领域的应用提供一定的参考价值，如高清电视、高清摄像头、远程监控、医学图像等领域，这也是本研究的一项预期成果。