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基于深度学习的光场图像压缩算法研究的任务书
任务书
一、任务背景
光场相机可以获取物体场景的所有景深信息，具有广泛的应用价值。然而，由于光场图像包含大量的光场信息，在传输和存储过程中需要耗费较大的带宽和存储空间。因此，如何高效地压缩光场图像，是当前亟待解决的问题。
传统的光场图像压缩算法主要基于宏块分割和预测编码来实现。这些方法直接对宏块进行编码，以每个宏块为最小编码单元。但这种方法存在压缩效率低下和高延时等问题。面对这些挑战，深度学习的出现为解决这些问题提供了新的思路。深度学习已经在图像、视频和自然语言处理等领域中取得了重大进展，而在光场图像压缩领域也有广泛的应用前景。
本次项目要求基于深度学习研究新型光场图像压缩算法，利用深度学习方法优化光场图像的压缩效率和质量，降低传输和存储成本，为光场图像在数字传输和储存中的应用提供技术支持。
二、任务需求
1.研究光场图像的特点和压缩需求，分析现有的光场图像压缩算法技术，总结其优缺点，为新型光场图像压缩算法的设计和实现提供基础条件。
2.基于深度学习技术，设计并实现新型光场图像压缩算法。该算法应该具有良好的压缩效率和质量，并考虑到算法的实际应用场景、实现和传输条件等方面的限制。
3.对比现有光场图像压缩算法和新型光场图像压缩算法在压缩效率和质量方面的表现，探究新型光场图像压缩算法的优越性，并对其应用价值进行评价。
4.撰写项目研究报告，详细介绍光场图像压缩算法的研究背景、相关技术、设计和实现方法、以及实验结果和分析，全面评估新型光场图像压缩算法的应用前景和推广价值。
三、任务计划
1.第1周：调研和分析，确定研究方向和目标。
2.第2周：学习深度学习相关知识和技术，了解光场图像压缩的基本原理和现有算法。
3.第3周-第6周：设计并实现新型光场图像压缩算法，考虑实际应用场景、实现和传输条件等方面的限制。
4.第7周-第9周：进行实验验证，对比分析新型压缩算法和现有算法的效率和质量，并优化算法设计。
5.第10周-第11周：编写项目研究报告，撰写简要报告和幻灯片，进行项目汇报讲解。
6.第12周-第13周：修改和完善项目研究报告，得出结论和建议，最终提交成品报告。
四、任务成果
1.光场图像压缩算法的研究报告，要求包括研究背景、相关技术、设计和实现方法、实验结果和分析，以及应用前景和推广价值。
2.用户界面和演示视频，用于展示光场图像压缩算法的应用效果和操作方法。
3.光场图像压缩算法的实现代码和模型，方便其他研究者和工程师在实际应用中进行参考和使用。
五、任务要求
1.本项目要求使用Matlab/Python/TensorFlow/PyTorch等深度学习工具进行研究和实现。
2.项目成员需要具有深度学习或计算机视觉相关背景知识和技能。
3.必须在规定时间内按照任务计划完成所有任务，并提交完整的任务成果。
4.项目严禁抄袭和剽窃他人研究成果，必须保证研究结果的原创性和科学性。如发现抄袭行为，将取消项目成员的成绩和参与资格，并承担相关责任。
六、任务评价
本项目将从以下方面对任务成果进行评价：任务执行进度和质量、研究报告和演示效果、光场图像压缩算法的创新性和应用价值等方面进行全面评估，其中研究报告在评价中的权重较大。评价结果作为项目成员的成绩和参与资格的重要依据。