1. 本选题研究的目的及意义
图像模糊是图像处理领域中常见的一种图像降质现象，它会导致图像细节信息的丢失，严重影响图像的视觉质量和后续的图像分析与应用。
造成图像模糊的原因有很多，例如相机抖动、物体运动、失焦等，其中，匀速直线运动模糊是由于相机或拍摄场景中的物体做匀速直线运动造成的，广泛存在于实际生活中，例如高速公路上的车辆抓拍、体育赛事中的运动员拍摄等。
因此，对匀速直线运动模糊图像进行有效恢复具有重要的现实意义。
2. 本选题国内外研究状况综述
图像去模糊是图像处理领域的一个经典问题，多年来，国内外学者在该领域进行了大量的研究，并取得了丰硕的成果。
近年来，随着深度学习技术的快速发展，基于深度学习的图像去模糊方法逐渐成为研究热点，并展现出巨大的潜力。
1. 国内研究现状
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本选题主要研究匀速直线运动模糊图像的恢复问题，分析匀速直线运动模糊图像的特点和成因，研究传统的图像恢复算法和基于深度学习的图像恢复算法，并通过实验对比分析不同算法的性能。
1. 主要内容
1.匀速直线运动模糊图像的退化模型：研究匀速直线运动模糊图像的形成过程，建立相应的数学模型，分析其退化机理和特点，为后续的图像恢复算法设计提供理论基础。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论分析、算法设计、实验验证相结合的研究方法，具体步骤如下：
1.文献调研阶段：-深入研究国内外关于图像去模糊、运动模糊、深度学习等领域的文献资料，了解相关领域的最新研究进展、主要方法和技术路线。
-收集整理与本研究相关的文献资料，为后续研究提供理论基础和技术参考。
2.理论分析阶段：-分析匀速直线运动模糊图像的形成机理，建立相应的数学模型，推导点扩散函数的表达式，为算法设计提供理论依据。
5. 研究的创新点
本研究预期在以下几个方面实现创新：
1.提出改进的传统图像恢复算法：针对传统图像恢复算法在处理匀速直线运动模糊图像时存在的不足，例如对噪声敏感、容易出现ringing效应等，本研究将探索改进策略，例如结合图像先验信息、优化算法参数等，以提高算法的鲁棒性和恢复效果。
2.设计基于深度学习的匀速直线运动模糊图像恢复算法：将深度学习技术应用于匀速直线运动模糊图像恢复问题，设计基于卷积神经网络或生成对抗网络的图像恢复模型，并针对该问题特点进行网络结构优化和参数调整，以提高模型的恢复效率和精度。
3.建立面向匀速直线运动模糊图像恢复的专用数据集：针对现有图像去模糊数据集缺乏专门针对匀速直线运动模糊类型的数据，本研究将构建一个包含各种场景、不同程度匀速直线运动模糊图像的专用数据集，用于模型训练和性能评估，为该领域的研究提供数据支持。
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] 吴迪,郭雷,王艳.基于暗通道先验和边缘增强卷积网络的运动模糊图像复原[J].计算机科学,2023,50(01):246-255.
[2] 王一鸣,张艳宁,张静.基于改进DeblurGAN的运动模糊图像恢复算法[J].计算机工程与应用,2023,59(01):270-277.
[3] 孙浩,韩冬,王博,等.基于双阶段生成对抗网络的运动模糊图像恢复[J].计算机应用,2022,42(12):3711-3719.
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