监控视频超分辨率图像增强技术的研究的开题报告

监控视频超分辨率图像增强技术的研究的开题报告开题报告论文题目：监控视频超分辨率图像增强技术的研究研究背景及意义：近年来，随着监控技术的不断发展，监控视频在日常生活和工作中得到了广泛应用，如交通监控、公共安全监控、工业生产监控等等。然而，随着监控视频的增多，监控视频的质量不尽如人意，其中最为突出的问题是分辨率低下，不足以满足实际需要。由于监控视频中的重要细节被严重模糊或失真，对分析、判定、事后溯源等重要工作产生了极大的困难。解决监控视频分辨率低下的问题，提高监控视频中的图像质量，对于实现场景还原、人员安全、交通管理等方面都有着很重要的意义。研究内容：1.监控视频超分辨率技术研究超分辨率技术是指通过计算机算法将低分辨率图像转换成高分辨率图像的技术。针对监控视频中分辨率低下的问题，需要通过超分辨率技术来实现分辨率提升，以提高监控视频里的图像质量。2.监控视频图像增强技术研究监控视频中常常存在照明不足、背景噪声等问题，导致图像质量下降。针对这些问题需要进行图像增强处理，提升图像质量。这部分的研究将探索各种图像增强技术在监控视频中的应用，其中包括灰度变换、锐化、平滑处理等等。3.深度学习在监控视频图像处理中的应用深度学习中的卷积神经网络等方法已经在图像处理领域获得了较好的效果。研究深度学习在监控视频图像处理中的应用，尤其是几何变换，将为监控视频图像处理提供新的思路。4.系统测试与评价完成图像处理算法的设计实现后，需要进行系统测试与评价，以检验算法在实际场景下的可行性与鲁棒性，并分析算法的优缺点。研究方法：1.收集监控视频数据，分析样本数据的特征和问题。2.研究超分辨率技术，针对监控视频数据设计相应的超分辨率算法。3.研究图像增强技术，分析不同场景下的图像增强效果。4.研究深度学习在监控视频图像处理中的应用，进行计算机模拟实验，不断优化算法模型。5.开展实验与评价，验证提出算法的有效性和优势。预期成果：最终的研究成果将包括：1.监控视频超分辨率图像增强技术的研究报告，详细介绍所提出的算法原理、实现方法和实验结果。2.相关研究论文发表，发表高水平论文，提高学术素质和科研能力。3.软件程序构建，实现算法模型，产生实际效益。参考文献：1.Ren,T.,Liu,W.,Liu,H.,&Wang,Z.(2017).Singleimagesuper-resolutionviadeeprecursiveresidualnetwork.InProceedingsoftheIEEEConferenceonComputerVisionandPatternRecognition(pp.2790-2798).2.Martin,D.,Fowlkes,C.,Tal,D.,&Malik,J.(2001).Adatabaseofhumansegmentednaturalimagesanditsapplicationtoevaluatingsegmentationalgorithmsandmeasuringecologicalstatistics.ProceedingsEighthIEEEInternationalConferenceonComputerVision.ICCV2001,2,416-423.3.Dong,C.,Loy,C.C.,He,K.,&Tang,X.(2016).Learningadeepconvolutionalnetworkforimagesuper-res