1. 本选题研究的目的及意义
#本选题研究的目的及意义
超分辨率图像重建技术旨在从低分辨率图像中恢复高分辨率图像，近年来在计算机视觉、医学影像、遥感图像分析等领域得到广泛应用。
本选题以SRCNN和SRGAN两种代表性的深度学习超分辨率算法为研究对象，深入对比分析其原理、性能和优缺点，旨在为超分辨率图像重建技术的发展和应用提供参考。
1. 研究目的
2. 本选题国内外研究状况综述
#本选题国内外研究状况综述
超分辨率图像重建作为计算机视觉和图像处理领域的研究热点，近年来取得了显著进展。
深度学习的引入，特别是卷积神经网络（CNN）的应用，为超分辨率图像重建技术带来了革命性的突破。
1. 国内研究现状
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本研究将围绕SRCNN和SRGAN两种超分辨率算法展开，主要内容包括：
1.超分辨率图像重建技术概述：介绍超分辨率图像重建技术的背景、意义、发展历程以及主要分类，为后续内容奠定基础。
2.SRCNN和SRGAN算法原理：重点阐述SRCNN和SRGAN两种算法的网络结构、工作原理、训练过程以及各自的特点。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论分析、实验验证和比较分析相结合的方法，具体步骤如下：
1.文献调研阶段:深入研究超分辨率图像重建技术和深度学习的相关文献，重点关注SRCNN和SRGAN两种算法的原理、发展历程和最新研究成果，为后续研究奠定理论基础。
2.算法实现与分析阶段:研读SRCNN和SRGAN的开源代码，深入理解其网络结构、训练过程和参数设置。
在PyTorch或TensorFlow等深度学习框架下，复现SRCNN和SRGAN算法，并对其进行代码分析和调试，确保算法实现的正确性。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.深入对比分析SRCNN和SRGAN两种算法的性能差异及其原因。
本研究不仅关注两种算法的客观性能指标，还将从主观视觉效果、计算效率、对不同图像类型和降质程度的适应性等方面进行全面的比较分析。
通过对实验结果的深入分析，揭示两种算法性能差异背后的原因，例如网络结构、损失函数、训练数据等因素的影响。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
[1]杨萌,王桥,刘天亮,等.基于深度学习的图像超分辨率重建技术综述[J].计算机工程与应用,2021,57(12):1-14.
[2]郭亚军,李欣.基于深度学习的图像超分辨率重建算法综述[J].计算机科学,2021,48(11):10-19.
[3]张俊格,杨萌,郭亚军,等.基于深度学习的图像超分辨重建研究进展与展望[J].软件学报,2022,33(4):1138-1163.
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