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基于卷积神经网络的多曝光图像融合方法研究与实现的开题报告
一、选题背景
随着数字相机等拍摄设备的普及，人们可以轻松地拍摄多张不同曝光时间的图像。而这些不同曝光时间的图像可以通过图像融合的方式，得到一张高动态范围（HighDynamicRange，HDR）图像，它可以保留更多的细节和色彩信息，更加逼真地反映拍摄场景。
在现有的图像融合方法中，基于卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）的融合方法已经取得了很好的效果。通过学习图像的特征，利用卷积神经网络进行图像融合可以达到更好的效果，提高融合结果的质量和逼真度。
因此，本文旨在研究和实现一种基于卷积神经网络的多曝光图像融合方法，以提高图像融合的精度和效果。
二、研究内容和目标
1.研究卷积神经网络在多曝光图像融合中的应用：根据卷积神经网络的特点和优势，分析其在图像融合中的可行性和优势，探究卷积神经网络在多曝光图像融合中的应用方法和技巧。
2.设计卷积神经网络的多曝光图像融合模型：结合研究成果，在多曝光图像融合中设计适合卷积神经网络的模型，以提高融合效果。
3.实现基于卷积神经网络的多曝光图像融合算法：基于研究成果和设计模型，实现一种基于卷积神经网络的多曝光图像融合算法，以验证其效果和性能。
三、研究方法及步骤
1.收集多曝光图像数据集：为了验证所研究的算法的效果和性能，需要收集一组多曝光图像数据集，包括曝光时间的不同组合，以便进行图像融合实验并评估算法的性能。
2.研究CNN在图像融合中的应用：阅读文献，分析不同的卷积神经网络架构和训练方法，探究其在图像融合中的应用方法和技巧，确定实验方案。
3.设计CNN的多曝光图像融合模型：基于研究成果和实验方案，设计适合卷积神经网络的多曝光图像融合模型，并进行网络训练，以获取最佳效果的网络参数。
4.实现基于CNN的多曝光图像融合算法：基于研究成果和设计模型，利用Python语言和深度学习框架TensorFlow实现基于CNN的多曝光图像融合算法，并进行实验验证。
四、预期成果
1.一组多曝光图像数据集，包括不同组合的曝光时间。
2.一种基于卷积神经网络的多曝光图像融合算法，可以自动融合多张不同曝光时间的图像，得到一张高动态范围图像。
3.实验结果，包括多曝光图像融合的效果和计算复杂度等指标的评估，以及与已有方法的比较分析。
五、研究意义
图像融合技术可以在一定程度上提高图像质量，使人们可以更加清晰地观察和分析图像信息，对科研和社会生产具有重要意义。
基于卷积神经网络的多曝光图像融合算法可以自动化地融合多张不同曝光时间的图像，提高融合效果和逼真度，对图像融合技术的发展和应用具有重要意义。