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文档简介

面向目标获取的图像质量表征与增强的开题报告一、研究背景与意义图像是人们获取和交流信息的重要手段之一，因此图像的质量评估和提升是很有意义的研究方向。当前，虽然许多深度学习算法被应用到图像质量评估和提升中，但是这些算法仍存在一些问题。比如，现有的图像质量评估指标（例如PSNR、SSIM、MSE等）并不能完全反映图像质量的好坏；在图像增强方面，很难兼顾所有目标，特别对于不同目标的需求，目前算法给予权衡的机制不够灵活，即缺乏面向目标的图像质量表征与增强算法。因此，发展一套全新的图像质量表征与增强算法是非常有必要的。二、研究内容和方向针对上述研究问题，我们将围绕以下内容展开研究：1.面向目标的图像质量表征方法。我们将开发一种基于目标感知的图像质量评估指标，利用目标感知来度量图像质量的好坏。具体地，我们将研究如何以目标感知为导向，获得更准确的图像质量评估结果，并将其结合到图像增强问题中，以实现更有针对性的图像增强。2.基于深度学习的图像增强算法。我们将研究利用深度学习算法进行图像增强，以获得更加真实、高效的增强效果。具体地，我们将研究如何评估不同的深度学习模型，提出一种新的深度学习算法，以提高图像增强的效果。3.面向目标的图像增强算法。我们将研究如何通过图像质量表征来实现面向目标的图像增强算法。具体地，我们将研究如何根据图像质量表征结果，为不同目标提供不同的图像增强方案，并提出一种面向目标的图像增强算法，以实现更精确、高效的图像增强。三、研究方法和技术路线我们将采用深度学习、计算机视觉、数字图像处理等技术对研究问题进行解决。具体地，我们将进行如下研究工作：1.收集和整理大量图像数据集。为了进行充分的实验，我们将收集和整理不同类型的图像数据集，并进行标注和分类，以便对不同类型的数据进行分析和研究。2.开发基于目标感知的图像质量评估指标。我们将研究如何利用目标感知来度量图像质量的好坏，并开发一种新的评估指标。3.提出新的图像增强算法。我们将研究如何利用深度学习算法对图像进行增强，并提出一种新的图像增强算法。4.实现面向目标的图像增强算法。我们将结合图像质量表征和深度学习算法，实现面向目标的图像增强算法，以便更好地实现图像增强。四、预期成果和意义我们预期可以取得如下成果：1.设计评估逼近真实感官表达的精确的图像质量表达性量化测度指标。2.提出一种新的图像增强算法，以提高图像增强效果。3.实现一种面向目标的图像增强算法，以

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