基于生成对抗网络的图像去模糊算法研究开题报告

全文总字数：5404字

1. 研究目的与意义（文献综述）

1、目的及意义（含国内外的研究现状分析）

1.1 研究目的及意义

交通运输、医学仪器成像、摄影行业、目标检测、追踪与识别、天文勘探等诸多领域当中，捕获图像时常有出现模糊的情况，因为在成像过程中，设备的局限性，环境的复杂性，以及目标物体经常处在运动当中，拍摄仪器与目标物体之间，通常难以维持相对静止的运动状态，这些因素都会导致获取图像存在分辨率降低、失真以及强噪声等退化现象，而图像模糊是一种典型的图像退化形式，焦距、相机抖动、目标物体的运动等因素都会造成图像产生模糊^[1]。

2. 研究的基本内容与方案

2、研究（设计）的基本内容、目标、拟采用的技术方案及措施

本文提出一种基于生成对抗网络的图像去模糊网络，以深度卷积神经网络作为生成器和判别器，采用端到端的方式，将模糊图像作为生成器的输入，利用生成器完成盲去模糊，从而得到清晰的复原图像。较于非盲去模糊的传统去模糊算法，本文的方法可以避免估计模糊核所带来的一系列问题。

3. 研究计划与安排

3、进度安排

第1－3周：查阅相关文献资料，明确研究内容，了解研究所需理论基础。确定方案，完成开题报告。

第4－5周：熟悉掌握基本理论，完成英文资料的翻译，熟悉开发环境。

4. 参考文献（12篇以上）

4、参考文献

[1]程俊廷,左旺孟.快速非均匀模糊图像的盲复原模型[j].黑龙江科技大学学报,2017,27(02):196-199.

[2] goodfellow i j，pouget-abadiej，mirza m，et al．generative adversarialnetworks[j]．arxiv preprint arxiv:1406.2661,2014.