基于DSP開發(fā)平臺的圖像融合的開題報告

基于DSP開發(fā)平臺的圖像融合的開題報告目錄1.研究背景和意義2.研究內(nèi)容和方法3.預(yù)期工作和研究成果4.進度安排和考核方式5.參考文獻1.研究背景和意義在圖像處理中，圖像融合是一種非常重要的技術(shù)。通過將多個圖像融合為一個圖像，可以提高圖像的清晰度、對比度和信息量，從而更好地服務(wù)于各種應(yīng)用領(lǐng)域，比如航空、軍事、醫(yī)學(xué)和環(huán)境監(jiān)測等。目前，基于DSP開發(fā)平臺的圖像融合技術(shù)已經(jīng)得到了廣泛的應(yīng)用，具有很大的發(fā)展?jié)摿Α?.研究內(nèi)容和方法本課題的主要研究內(nèi)容是基于DSP開發(fā)平臺的圖像融合。具體來說，我們將利用DSP的高效性能和并行計算能力，設(shè)計并實現(xiàn)基于多種圖像融合算法的圖像融合系統(tǒng)。具體的研究方法包括：（1）設(shè)計圖像融合算法。研究并選擇目前常用的圖像融合算法，并根據(jù)算法特點，對其進行改進，以提高融合效果和處理速度。（2）基于DSP開發(fā)平臺實現(xiàn)圖像融合。利用最新的DSP芯片和高性能軟件開發(fā)工具，采用多線程技術(shù)和較高的計算精度，實現(xiàn)算法的高效計算和圖像融合。（3）測試和優(yōu)化系統(tǒng)性能。通過實驗對已實現(xiàn)的算法進行測試，分析實驗結(jié)果，找出伴隨的問題，優(yōu)化算法設(shè)計。3.預(yù)期工作和研究成果具體的預(yù)期工作和研究成果包括：（1）設(shè)計、實現(xiàn)和測試基于DSP開發(fā)平臺的圖像融合系統(tǒng)。（2）根據(jù)所實現(xiàn)的系統(tǒng)，初步比較多種圖像融合算法的優(yōu)缺點，為今后針對特定應(yīng)用領(lǐng)域的融合算法的選擇提供參考。（3）發(fā)表1-2篇SCI或EI檢索論文。4.進度安排和考核方式本課題共分三個階段，每個階段完成相應(yīng)的任務(wù)，并對完成情況進行評估。階段一（第1-5周）：設(shè)計圖像融合算法，撰寫相關(guān)文獻。階段二（第6-10周）：實現(xiàn)基于DSP的圖像融合系統(tǒng)，進行初步測試和算法性能的分析。階段三（第11-15周）：系統(tǒng)性能優(yōu)化，實驗和結(jié)果分析，撰寫論文?？己朔绞剑好總€任務(wù)的完成情況，以及論文的撰寫水平和提交的論文數(shù)量。5.參考文獻[1]L.Zhang,X.Liu,Y.Sun,andH.Zhang,”Asurveyofrecentadvancesinvisualfeatureextraction,”Neurocomputing,vol.204,pp.27-38,2016.[2]C.Dong,Y.Deng,C.ChangeLoy,andX.Tang,“Sharpmask:Learningsharpenedrepresentationsforsemanticsegmentation,”inProceedingsoftheIEEEConferenceonComputerVisionandPatternRecognition,pp.4021-4030,2016.[3]D.Gong,L.Liu,V.Lai,W.Yang,Y.Xie,D.Zhao,andZ.Huang,“Representationlearningusingmulti-taskdeepneuralnetworksforsemanticclassificationandinformationretrieval,”Neurocomputing,vol.268,pp.210-220,2017.[4]X.Pan,X.Wu,Z.Yan,J.Yang,andM.Yu,“Automaticimageannotationusingdeepconvolutionalneuralnetworks,”ChineseJournalofElectronics,vol.24,no.2,pp.215-220,2015.[5]L.Duan,Y.Wang,X.Bao,J.Ji,andL.Jia,“Adeeplearningapproachforsound