毕业论文开题报告

发布时间：2025年09月27日作者:aiycxz.cn

论文题目：基于深度学习的图像超分辨率重建专业：计算机科学与技术学生姓名：王宇学号： 2018011418指导教师：张帆2022年 3 月 16 日# 一、选题背景图像超分辨率重建（Super-Resolution，SR）是指从低分辨率（Low-Resolution，LR）图像中恢复高分辨率（High-Resolution，HR）图像的过程，被看作是一个典型的病态问题。在监控设备、医学图像、卫星图像和视频图像等领域有广泛的应用。在过去的几十年里，超分辨率重建技术得到了广泛的研究。近年来，随着深度学习的发展，基于深度学习的超分辨率方法显著提高了重建性能，尤其是峰值信噪比（Peak Signal-to-Noise Ratio，PSNR）。## 二、研究现状### 1. 基于插值的超分辨率重建基于插值的超分辨率重建算法通过已知的像素信息来预测未知的像素信息，从而得到高分辨率图像。常见的插值方法有最近邻插值、双线性插值和双三次插值等。这类方法计算简单、速度快，但容易导致重建后的图像出现模糊、锯齿等现象。### 2. 基于重建的超分辨率重建基于重建的超分辨率重建算法通常假设低分辨率图像是由高分辨率图像经过模糊、下采样和噪声污染等退化过程得到的。通过建立退化模型，并利用先验知识作为约束条件，求解高分辨率图像。常见的算法包括迭代反投影法、凸集投影法和最大后验概率法等。这类方法在一定程度上能够保持图像的边缘信息，但计算复杂度较高，且对先验知识的依赖性较强。### 3. 基于学习的超分辨率重建基于学习的超分辨率重建算法通过训练数据集学习低分辨率图像与高分辨率图像之间的映射关系。这类方法可以分为基于字典学习的方法和基于深度学习的方法。（1）基于字典学习的方法：这类方法通过训练一对低分辨率和高分辨率图像块字典，然后对输入的低分辨率图像块在低分辨率字典中进行稀疏编码，再利用编码系数和高分辨率字典重建高分辨率图像块。代表性算法有稀疏编码超分辨率（ScSR）和锚定邻域回归（ANR）等。（2）基于深度学习的方法：近年来，深度学习在图像超分辨率重建领域取得了显著进展。2014年，Dong等人提出了SRCNN（Super-Resolution Convolutional Neural Network），首次将卷积神经网络（CNN）应用于超分辨率重建，开启了深度学习超分辨率的新篇章。随后，各种基于深度学习的超分辨率算法被提出，如FSRCNN、ESPCN、VDSR、DRCN、LapSRN、EDSR、SRGAN、ESRGAN等。这些方法在网络结构、损失函数和训练策略等方面进行了改进，进一步提升了重建性能。三、研究目标本论文旨在研究基于深度学习的图像超分辨率重建方法，具体目标如下：1. 深入研究基于深度学习的超分辨率重建算法的基本原理和关键技术，包括网络结构设计、损失函数选择和训练策略等。2. 实现一种基于深度学习的超分辨率重建算法，并在公开数据集上进行训练和测试。3. 对实现算法的重建性能进行客观评价和主观视觉分析，并与传统方法和其他深度学习方法进行比较。四、研究内容1. 超分辨率重建的基本理论：研究图像超分辨率重建的数学模型、退化过程和评价指标。2. 深度学习基础：研究卷积神经网络（CNN）的基本原理、常用网络结构和训练方法。3. 基于深度学习的超分辨率重建算法：重点研究SRCNN、VDSR、EDSR等经典算法的网络结构、损失函数和训练技巧。4. 算法实现与实验：选择一种基于深度学习的超分辨率重建算法进行实现，在公开数据集（如Set5、Set14、BSD100等）上进行训练和测试，并使用PSNR、SSIM等指标进行客观评价，同时进行主观视觉分析。5. 结果分析与比较：将实现算法的重建结果与传统方法和其他深度学习方法进行比较，分析其优缺点。五、研究方法1. 文献研究法：通过阅读相关学术论文和技术报告，深入了解基于深度学习的超分辨率重建的研究现状和发展趋势。2. 实验研究法：通过编程实现所选算法，并在公开数据集上进行实验，获取重建结果和性能指标。3. 比较分析法：将实现算法的重建结果与传统方法和其他深度学习方法进行比较，从客观指标和主观视觉两个方面进行分析。六、预期成果1. 完成一篇关于基于深度学习的图像超分辨率重建的学术论文。2. 实现一种基于深度学习的超分辨率重建算法，并提供源代码。3. 在公开数据集上获得具有一定竞争力的重建性能。七、进度安排1. 第1-2周：查阅相关文献，确定研究方向和具体内容。2. 第3-4周：深入学习深度学习理论和超分辨率