1. 本选题研究的目的及意义
图像增强作为数字图像处理领域的一项关键技术,旨在提高图像的视觉质量,揭示隐藏信息,为后续的图像分析和理解提供更好的基础。
近年来,随着深度学习技术的快速发展,特别是生成式对抗网络(GenerativeAdversarialNetworks,GANs)的出现,为图像增强领域带来了新的突破。
图像增强在众多领域中发挥着至关重要的作用。
2. 本选题国内外研究状况综述
图像增强技术发展至今,已经取得了丰硕的成果,各种传统方法和深度学习方法层出不穷。
近年来,生成式对抗网络作为一种强大的深度学习模型,在图像生成、图像翻译等领域取得了令人瞩目的成就,也为图像增强技术带来了新的机遇和挑战。
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
本研究的主要内容包括以下几个方面:
1.深入研究生成式对抗网络的基本原理和工作机制,分析其在图像增强领域的优势和挑战。
2.研究现有的基于GANs的图像增强方法,分析其优缺点,为本研究提供借鉴和参考。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论研究和实验研究相结合的方法,逐步推进研究工作。
首先,进行文献调研,深入研究图像增强技术和生成式对抗网络的相关理论,了解国内外研究现状,分析现有方法的优缺点,为本研究提供理论基础和研究方向。
其次,根据研究目标和文献调研结果,设计基于生成式对抗网络的图像增强模型。
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.提出一种新的基于生成式对抗网络的图像增强模型,该模型能够有效地学习图像特征,并生成高质量的增强图像。
2.设计新的损失函数,能够更好地指导模型训练,提高模型的增强效果和泛化能力。
3.在公开数据集上进行实验,验证所提出的方法在不同图像增强任务上的有效性,并与传统方法和现有深度学习方法进行比较,分析其优缺点。
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.刘洋,白雪冰,王春静,等.基于生成对抗网络的图像增强技术综述[J].计算机科学,2021,48(08):1-12.
2.郭雨辰,李波,杨辉.基于生成对抗网络的低照度图像增强方法综述[J].智能系统学报,2022,17(01):1-11.
3.王鹏,毛晓波,谢维信,等.基于生成对抗网络的图像增强技术研究进展[J].自动化学报,2021,47(03):459-475.
以上是毕业论文开题报告,课题毕业论文、任务书、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。