大学生创新创业训练计划项目申请书大创项目申报表Word文件下载.docx
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申报日期：
2014年6月25日
二○一四年六月
项目名称
项目所属
一级学科
510电子与通信技术
项目类型
（√）创新训练项目（）创业训练项目（）创业实践项目
项目实施时间
起始时间：
2014年9月完成时间：
2015年12月
申请人或申请团队
姓名
年级
学号
所在院系
/专业
联系电话
E-mail
主
持
人
成
员
指导教师
第一指导教师
单位
计信学院
年龄
29
专业技术职务
讲师
主要成果
第一作者发表SCI论文7篇，EI1篇，中文核心1篇：
列出其中4篇如下
[1]YuzhangChen,WeiLi*,MinXia,KechengYang,Super-resolutionreconstructionforunderwaterimaging,OpticaApplicata,41（4）,pp841~853,2011SCI收录
[2]YuzhangChen*,KechengYang,EdgeRegularizedRestorationforLaserBubbleDetection,JournalofRussianLaserResearch,33（5）,pp475-482,2012SCI收录
[3]YuzhangChen*,KechengYang,MAP-regularizedrobustreconstructionforunderwaterimagingdetection,OPTIK,124（2013）4514–4518,2013SCI收录
[4]YuzhangChen*,KechengYang,SpatialadaptiveregularizedMAPreconstructionforLD-basednightvision,OPTIK,10.1016/j.ijleo.2014.01.033,2014SCI收录
1、申请理由
随着海洋信息处理的理论与技术的研究备受人们关注，水下成像技术被广泛应用于水下目标检测、海洋地理工程勘察及海洋军事等领域，同时水下成像技术的应用也不断深化。
近年来，由于LED具有光通量大、低功耗、长寿命、低电压、抗震动、安全环保、体积小、重量轻、方向性好等特点，并可耐各种恶劣条件，其应用也越来越广泛，目前已有LED水下成像探测系统。
但由于水下成像环境十分复杂,在成像过程中受到多种因素的影响,如光照的非均匀性,水对光的后向散射,成像器件的光学噪声,导致图像对比度低,细节模糊。
因此，基于LED水下成像探测系统的图像恢复研究也是非常必要的。
针对水下图像的特点,基于包括点扩散函数、衍射极限等水下成像系统模型的图像超分辨率重建技术，能够在提高图像分辨率的同时增强图像质量。
为了尽可能提高图像分辨率，建立了基于光束传播理论的超分辨率成像模型，并将其应用于水下LED成像探测结果图像的恢复。
本项目将尝试基于LED水下成像探测的图像恢复系统。
为了实现对水下探测成像结果图像的超分辨率复原重建，我们首先建立了基于水下光束传播理论，考虑水下湍流特性和传感器衍射极限等系统参数的水下成像模型。
随后将基于该模型计算得到的调制传递函数（MTF）和PSF引入到包含图像盲复原、迭代背向投影法（IBP）和凸集投影法（POCS）的SRR图像处理基本算法中，构造了基于模型的恢复算法。
最后通过对水下探测成像进行图像的超分辨率重建，并对重建后结果图像进行像质分析。
本人在大二上学期接触了VC平台，接着学习了C++和MATLAB编程方法。
目前已基本具备在VC和MATLAB平台上开发简单应用程序的能力，为本创新项目打下了良好的基础。
通过近两年的学习，也对软件系统的开发设计产生了浓厚的兴趣，希望能将专业知识应用于实践，学到更多的东西。
本人作为中国共产党的入党积极分子，学习态度端正，成绩优异，有克服一切挫折和困难的决心，爱探索钻研，相信自己能将这次的创新项目设计尽全力做好。
同时，本项目是C++老师的重点研究内容，能带领自己一起研究，此项目也具有广泛的应用前景，会对本人今后的发展有很大的促进和指导作用。
二、项目方案
1、项目研究背景
在水下成像应用中，经常需要用到高分辨率的图像，然而水下图像的形成不仅受水体散射和衰减特性的影响，还受光学系统中镜头和传感器的影响，其成像质量和分辨率往往不高。
图像增强和复原等应用技术可以有效地去除由于介质产生的图像退化和模糊，但无法直接提高图像的分辨率。
增强空间分辨率最直接的方法就是提高传感器的制造工艺，然而在许多应用中，高精度光学图像传感器的高成本使得直接提高图像分辨率的方法无法实现。
超分辨率重建（SuperResolutionReconstruction，SRR）是一种从低分辨率图像或图像序列得到高分辨率的图像的技术。
超分辨率重建的思想早在上世纪60年代已经出现，但是正式提出和开始研究始于80年代。
目前为止，很少有文献提到过超分辨率重建技术的水下应用。
WeilinHou，YifanYu，FanFan等人的工作已经证明基于系统中点扩散函数（PSF）的相关信息可以有效地提高图像恢复的质量。
近年来，已有大量关于激光的水下图像处理的研究，但关于LED水下成像探测系统的图像复原寥寥无几，因此，对LED水下图像复原和超分辨率重建作深入研究并寻找一种模式将其有机结合是很有意义的。
2、项目研究目标及主要内容
研究目标：
研究并设计基于LED水下成像探测的图像恢复系统，包括硬件系统简单组装和软件系统的设计。
主要内容如下：
（1）LED水下成像探测系统实验及模型建立
（2）研究并设计图像恢复算法，并对采集到的图像进行分析和处理。
（3）基于MTF及PSF的水下图像复原算法研究及超分辨率重建算法研究
（4）用VC6.0或者MATLAB平台，借助OpenCV库编制图像处理、复原和重建算法，实现图像恢复。
3、项目创新特色概述
基于LED水下成像探测的图像恢复系统应用场合广泛，但目前对其研究依然不十分成熟。
而LED水下成像探测系统相比其它具有价格低廉、安全环保、体积小等特点，大大降低成本，具有很好的应用价值，适合长久发展及应用。
本项目图像恢复系统，建立了基于光束传播理论的超分辨率成像模型，并将其应用于水下脉冲激光距离选通成像结果图像的超分辨率重构，提高图像分辨率的同时增强了图像恢复的质量。
能应用于水下探测、海洋探索等诸多领域。
将两者结合更能大大提高本项目的可靠性和实用性，力求在缩减硬件成本的同时探索提高探测质量。
4、图像复原系统的相关技术原理
图像复原问题是基于降质模型的，通常表示为
其中
为观察所得的降质图像，
为原始图像（在水下成像中可以理解为没有任何降质的像），
为卷积操作，
为噪声，通常是加性噪声，
是成像系统的退化函数。
图像复原就是通过针对
的逆变换寻求一个
的估计值
。
根据复原域的不同，图像复原可以分为空间域复原和频率域复原两大类。
本项目着重研究盲图像复原，同时将传统的图像复原方法作对比研究。
根据LED的光束传播和水下成像环境建立点扩散模型，获取系统点扩散函数作为图像超分辨率重建的先验知识，在贝叶斯框架下，进行正则化超分辨率重建。
在贝叶斯框架下将POCS重建迭代方程与半盲复原迭代方程进行联立，以PSF作为共同参量同时作为POCS算法中的限制集合和盲复原算法中的先验条件，以边缘检测作为约束条件，最终求得最优正则化解，基于建模的水下图像超分辨率重建算法中的关键公式如下：
5、研究进度安排
时间
安排
2014.9-2014.11
查阅关于图像复原，超分辨率重建和LED成像探测的相关电子文献及书籍。
2014.12
设计并编写图像复原算法
2015.1
设计并编写图像超分辨率算法
2015.2
设计并编写基于图像恢复的界面程序
2015.3
搭建实验系统，并进行相关实验
2015.4
将程序应用到实验系统中
2015.5-2015.12
项目总结，撰写论文及论文发表
三、学校提供条件
学校已制定了项目管理规定，相关院系和合作单位具备该项目所需实验实训条件，并建立了“大学生实践创新及学科竞赛活动基金”，将按照上级有关规定额度予以经费配套，并对项目实施过程予以严格规范管理，确保该项目达到训练效果。
四、预期成果
1.至少发表一篇核心期刊论文
2.实验系统的研究和设计：
（1）借助网络搜索有用的资料和信息
（2）学会研究问题的步骤和方法
（3）学会开发基于图像复原和重建的应用程序
（4）学会LED水下成像探测系统原理并搭建实验平台
（5）了解论文书写的格式，学会书写和发表论文的方法
五、经费预算
具体包括：
开支项目
预算金额（元）
主要用途
1
200
文献查找与下载
2
500
资料制作和整理
3
4500
软件测试设备和相关硬件的购置
4
1500
论文撰写和发表
5
800
实验环境和材料费
总费用
7500元
六、导师推荐意见
本项目采用LED作为探测光源，利用基于建模的图像超分辨率重建技术，构建基于LED成像及图像处理的水下目标识别探测系统，利用LED水下光线传输特性建立成像模型，力求在缩减硬件成本的基础上提高探测质量，能应用于各种水下成像探测系统。
签名：
年月日
七、院系推荐意见
院系负责人签名：
学院盖章：
八、学校推荐意见：
学校负责人签名：
学校公章
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