面向场景监控的序列图像清晰化算法研究的开题报告

面向场景监控的序列图像清晰化算法研究的开题报告一、选题背景随着科技的不断进步，视频监控技术得到了广泛应用，并成为了安全防护系统中的重要组成部分。然而，由于自然光照、夜间照明、图像变形等因素的影响，监控系统录制的图像质量存在很大的局限性，这给安全监管带来了不小的挑战。为了解决这个问题，图像清晰化技术成为了当前研究的热点之一。目前，图像清晰化技术已经被广泛应用于医学图像处理、卫星图像处理、工业检测、安检等领域，但在面向场景监控的图片清晰化中，应用仍存在很多问题。二、研究目的本文旨在提出一种面向场景监控的序列图像清晰化算法，通过进一步研究图像清晰化技术，可以使得图像更加清晰而且更具有信息性。该算法可以应用于监视系统、警告系统、轨迹识别系统等，大大提高了监控系统的效率，保障了人民的生命财产及安全。三、研究内容本文研究面向场景监控的序列图像清晰化算法，主要研究内容如下：1.回顾和分析当前主流的图像清晰化方法，找出其不足之处。2.提出一种基于深度学习的面向场景监控的序列图像清晰化算法，该算法可以根据场景不同动态调整参数，提高图像清晰度。3.设计实验并对算法进行验证分析，主要从精度、速度等方面进行实验分析。四、研究意义本研究旨在提高监控系统的数据质量，同时提高监控的效率。该算法成熟应用可以帮助国家安全，促进社会发展，具有社会实用价值。五、研究方法本文采用文献调研和实验证明相结合的方法。对于面向场景监控的序列图像清晰化问题，将分析现有图像清晰化算法的优缺点，提出面向场景监控的序列图像清晰化算法，并在便携式监控摄像头上进行实验验证与性能分析。六、进度安排1.1-2周，查阅相关文献资料，研究发展历程。2.3-4周，学习基础算法及深入研究其应用场景。3.5-6周，设计算法并进行初步实验验证。4.7-8周，优化算法，并进行算法性能的分析与实验结果的统计。5.9-10周，总结。七、预期成果通过本研究设计出的面向场景监控的序列图像清晰化算法，可优化监控系统的效率和数据质量。八、参考文献1.DagdevirenYK,OrhanU.Singleimagequalityenhancementwithself-learningbasedbothglobalandlocalpriors.SignalProcessing2018;143:220-33.2.XuJ,ZhangL,ZhangD.Amulti-channeldeepconvolutionalneuralnetworkforimagequalityassessment.Neurocomputing2017;229:321-30.3.ZhengQ,TaoT.Imageenhancementwithcompletelyself-optimizeddeeplearning.PatternRecognition2019;96:106988.4.ZhangW,OhJ,LeeH.Plug-and-playconvolutionalneuralnetworksforunannotatedsequences.In:ProceedingsoftheIEEEConfer