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基于字典学习的图像超分辨率重建算法及研究的任务书
任务书：基于字典学习的图像超分辨率重建算法及研究
一、任务背景
在数字图像的获取中，由于器材等限制，往往得到的图像分辨率较低，而这些图像又对于后续的识别、分析等任务有着重大的影响。因此，图像超分辨率重建技术成为了近年来重要的研究方向之一。目前，图像超分辨率重建技术已经在多个领域得到了广泛的应用，如视频监控、医学图像、无人驾驶等领域。
字典学习是一个既受到学术界和工业界关注的热门领域，也是一个重要的工具。字典学习技术通过学习图像或者其它数据的低维表达方式，实现图像超分辨率、目标识别等任务。该技术具有很好的适应性和鲁棒性，因此在图像超分辨率重建方面也得到了广泛的应用。本次任务以字典学习技术为突破点，研究高效的图像超分辨率重建算法，提高图像的分辨率和清晰度。
二、任务目标
1.深入理解字典学习技术原理和相关算法，并掌握其在图像超分辨率重建中的应用。
2.理解图像超分辨率重建的基本原理和流程，包括低分辨率图像的预处理、高分辨率字典的构建、稀疏编码、重建和后处理等步骤。
3.综合利用上述知识，设计并实现高效的图像超分辨率重建算法。
4.对算法进行实验验证和性能分析，验证算法的有效性、鲁棒性和实用性。
三、任务内容与时间
1.学习字典学习技术和图像超分辨率重建的基本原理（2周）。
2.设计并实现基于字典学习的图像超分辨率重建算法（6周）。
3.进行实验验证和性能分析（4周）。
4.撰写学术论文和结题报告（4周）。
四、任务要求
1.熟悉线性代数、数学优化、机器学习等基础数学知识。
2.具有编程能力，熟练掌握至少一门编程语言。
3.具有相关领域的研究经历和发表论文的能力。
4.认真负责，积极进取，团队协作能力强。