1. 本选题研究的目的及意义
近年来，随着人们对高清晰度视觉体验需求的不断提高，超分辨率图像重建技术作为一种有效的图像增强手段，受到了学术界和工业界的广泛关注。
超分辨率图像重建旨在从低分辨率图像中恢复出高分辨率图像，从而改善图像的视觉质量，并提供更多细节信息。
本研究聚焦于深度学习在超分辨率图像重建领域的应用，对比分析SRCNN和SRGAN两种代表性模型的性能差异，旨在为实际应用中选择合适的模型提供参考依据。
2. 本选题国内外研究状况综述
超分辨率图像重建技术作为计算机视觉和图像处理领域的研究热点，近年来取得了显著的进展。
现有的超分辨率图像重建方法可以分为三大类：基于插值的methods,基于重建的methods和基于学习的methods。
其中，基于深度学习的超分辨率图像重建方法由于其强大的特征学习能力和优异的重建效果，已成为该领域的主流研究方向。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本研究将从以下几个方面展开：1.对超分辨率图像重建技术进行概述，介绍其基本概念、研究意义和发展现状。
2.深入分析SRCNN和SRGAN模型的网络结构、工作原理、训练方法和关键技术。
3.在公开数据集上进行实验，对比分析SRCNN和SRGAN模型在不同放大倍数下的重建效果，采用客观的图像质量评价指标（如PSNR、SSIM等）和主观的视觉感受进行评估。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用文献调研、实验研究和对比分析相结合的方法。
1.文献调研阶段：首先，将对超分辨率图像重建技术，特别是基于深度学习的超分辨率图像重建方法进行系统的文献调研，了解该领域的国内外研究现状、主要技术路线以及最新研究成果。
其次，深入研究SRCNN和SRGAN模型的相关文献，包括其论文、代码、技术博客等资料，全面掌握模型的网络结构、工作原理、训练方法和关键技术。
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.系统性对比分析：本研究将对SRCNN和SRGAN两种代表性深度学习模型进行系统性对比分析，从模型结构、工作原理、训练方法、重建效果、优缺点等多个角度进行深入剖析，为实际应用中选择合适的模型提供参考依据。
2.多指标综合评估：本研究将采用客观的图像质量评价指标和主观的视觉感受相结合的方式对模型的重建效果进行评估，以期更全面、客观地评价模型性能。
3.面向实际应用：本研究将结合实际应用场景，探讨SRCNN和SRGAN模型在不同应用环境下的适用性，为超分辨率图像重建技术的实际应用提供理论指导。
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. 张文静,田丰.基于深度学习的图像超分辨率重建技术综述[J].电视技术,2020,44(12):1-8.
2. 杨萌,王春晓,王向军.深度学习图像超分辨重建技术综述[J].计算机科学,2020,47(6A):43-50,58.
3. 王亚峰,周建江,王金伟.基于深度学习的图像超分辨率重建研究进展[J].自动化学报,2020,46(10):1991-2012.
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。
