大气湍流退化扩展目标的盲反卷积复原的开题报告.docx

大气湍流退化扩展目标的盲反卷积复原的开题报告 1. 研究背景 目前大气湍流影响是航空、天文、遥感等领域中一个普遍存在的问题，湍流引起了图像中空间信息的扩散和退化，使得图像的质量受到了很大的影响。因此，针对大气湍流对于图像的影响，对图像进行盲反卷积复原已经成为相关领域的研究前沿。 2. 研究目的 本文的研究目的是为了针对大气湍流对于图像的影响，设计一种新的盲反卷积复原方法，能够对湍流引起的扩散和退化进行有效的修复，提高图像的质量和清晰度。 3. 研究方法 本文将采用一种基于深度学习的盲反卷积复原方法，通过构建卷积神经网络来训练模型，实现湍流退化情况下的盲反卷积复原。在模型训练过程中，将以大量经过湍流退化处理的图像为训练集，学习图像在不同的退化程度下的特征，从而提高盲反卷积复原的准确率和效果。 4. 研究内容 （1）搜集大气湍流对于图像的影响及相关修复方法的文献资料。 （2）解析大气湍流对于图像的特点和规律，进行伪造湍流图像数据集。 （3）设计一种基于深度学习的盲反卷积复原方法，训练模型并评估模型的准确率和效果。 （4）在实验中针对模型的改进和优化，提高模型的复原性能。 （5）验证模型的实际应用效果，对比不同方法的优缺点。 5. 研究意义 本文的研究成果可以为相关领域的图像修复提供一种新的方法，尤其是对于大气湍流引起的图像扩散和退化问题可以有较好的修复效果。同时，本文针对的是一种新的基于深度学习的盲反卷积复原方法，也可以为深度学习在图像恢复方面的应用提供借鉴和参考。