1. 本选题研究的目的及意义
微小目标的超分辨率重建近年来引起了计算机视觉领域的广泛关注，在目标检测、跟踪、识别等任务中展现出巨大潜力。
此技术旨在提高图像中微小目标的分辨率,以便更好地识别和分析目标。
本研究针对图像中微小目标的超分辨率重建问题，探索高效、鲁棒的重建方法，以提高微小目标的识别精度和图像分析能力。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，国内外学者在图像超分辨率重建领域取得了丰硕的成果，尤其在深度学习方法应用方面取得了显著进展。
以下将从国内外研究现状两个方面进行综述。
1. 国内研究现状
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本研究将针对图像中微小目标超分辨率重建问题展开深入研究，主要内容包括以下几个方面：1.微小目标与超分辨率重建概述:介绍微小目标的定义、特点以及超分辨率重建的基本原理，并对常用的超分辨率重建方法进行概述。
2.图像中微小目标超分辨率重建难点分析:分析微小目标超分辨率重建中存在的挑战，例如微小目标信息缺失、背景噪声干扰以及重建效率与精度之间的平衡问题。
3.基于深度学习的图像中微小目标超分辨率重建方法:研究基于深度学习的超分辨率重建方法，包括基于卷积神经网络的重建方法、基于生成对抗网络的重建方法以及其他深度学习方法。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论分析、算法设计、实验验证相结合的研究方法。
1.首先，进行文献调研，深入分析微小目标超分辨率重建领域的国内外研究现状、现有方法的优缺点以及未来发展趋势。
2.其次，分析微小目标超分辨率重建的难点，包括微小目标信息缺失、背景噪声干扰等问题，为后续算法设计提供理论依据。
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.提出一种基于深度学习的图像中微小目标超分辨率重建方法:针对微小目标信息缺失和噪声干扰等问题，设计基于深度学习的重建模型，例如基于特征增强和噪声抑制的深度神经网络，以提高微小目标的重建精度。
2.探索利用先验信息指导重建过程:研究如何将微小目标的先验信息融入到重建模型中，例如通过注意力机制引导网络关注微小目标区域，以提高重建结果的准确性和鲁棒性。
3.构建面向微小目标超分辨率重建的评测体系:针对现有评价指标对微小目标重建质量评估不足的问题，提出更加全面、客观的评价指标，为不同方法的比较提供更可靠的依据。
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. 王文超,李军,李佩,等.基于深度学习的图像超分辨率重建技术综述[J].电子学报,2020,48(02):322-335.
2. 杨建,刘青山,黄勇.基于深度学习的图像超分辨重建研究进展[J].计算机科学,2018,45(01):1-9.
3. 童亮,杨建,郭云飞.基于深度学习的遥感图像超分辨率重建方法综述[J].遥感技术与应用,2019,34(04):651-662.
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