1. 题目来源
微小目标由于成像面积小、分辨率低、信息缺失严重，在图像识别、目标跟踪等领域都面临着极大的挑战。
尤其在无人驾驶、遥感探测、医学影像分析等应用场景中，对微小目标的精准感知和识别尤为重要。
超分辨率重建技术作为一种有效的图像增强手段，能够提升图像的分辨率，恢复图像细节信息，为后续的图像处理和分析提供更加清晰的图像数据。
2. 应完成的主要内容
本论文旨在研究图像中微小目标的超分辨率重建问题，针对微小目标信息缺失、背景噪声干扰等挑战，探索高效、鲁棒的超分辨率重建方法。
论文应完成的主要内容包括以下几个方面：
1.微小目标超分辨率重建的研究现状概述：对国内外微小目标超分辨率重建的研究现状进行综述，分析现有方法的优缺点，并指出目前研究中存在的挑战和问题。
2.微小目标超分辨率重建难点分析：分析微小目标超分辨率重建的难点，包括微小目标信息缺失、背景噪声干扰、重建效率与精度之间的平衡等方面，为后续研究提供理论依据。
3. 基本要求及完成的成果形式
#基本要求
1.论文应在导师指导下独立完成，保证论文的原创性和学术道德。
2.论文写作需逻辑清晰、语言简洁、图表规范，符合中国本科学术论文格式要求。
3.论文应注重理论联系实际，能够将所学知识应用于解决实际问题。
4. 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
5. 参考文献（20个中文5个英文）
1. 王文超,李军,李佩,等.基于深度学习的图像超分辨率重建技术综述[J].电子学报,2020,48(02):322-335.
2. 杨建,刘青山,黄勇.基于深度学习的图像超分辨重建研究进展[J].计算机科学,2018,45(01):1-9.
3. 童亮,杨建,郭云飞.基于深度学习的遥感图像超分辨率重建方法综述[J].遥感技术与应用,2019,34(04):651-662.
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