1. 毕业设计（论文）主要目标：
①通过查阅资料与动手实践，理解卷积神经网络的原理，了解超分辨率技术的应用。
②充分认识并理解卫星云图的图像特征以及当前应用于卫星云图的图像压缩技术，熟练掌握图像压缩技术的原理与应用并设计图像压缩方法的流程，通过实验与比较进行改进。
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2. 毕业设计（论文）主要内容：
卫星云图是重要的气象信息获取资料，近年来，卫星技术随着科研人员研究的不断深入，已经能够采集到更多的信息，卫星云图的分辨率越来越高，所包含的信息量也越来越大。随之而来的，不仅仅是能获取更细致的气象信息，应用于更广泛领域等优点，也带来了图像传输效率变低、存储代价变大等问题，因此图像的压缩成为了亟待解决的问题。当前的卫星云图图像压缩主要应用无损压缩技术，无损压缩技术尽管能够保留图像的所有细节，但是却不能有效降低传输时间。传统的有损压缩技术能够有效提升图像的压缩比，但由于细节遗失较多而不被广泛应用。本论文主要研究可以应用于卫星云图上的有损图像压缩技术，通过对图像尺度的变换，在消除部分冗余信息的同时避免产生因图像压缩带来的块效应。再通过传统的JPEG图像压缩方法将图像进一步压缩。最后利用深度卷积神经网络的特征提取功能将图像重建，恢复图像原本的特征。这种图像压缩方法可以有效提升图像的压缩比，在后续的图像重构中也可以有效保留图像的大部分重要特征。
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3. 主要参考文献
[1]程晨.基于压缩图像的图像超分辨率重建[D].江苏:南京邮电大学,2018.
[2]任杰.基于深度学习的图像压缩方法研究[D].黑龙江:哈尔滨工业大学,2017.
[3]王志平.基于特征学习的图像质量评价[D].江苏:东南大学,2017.
[4]李秀馨.基于内容的卫星云图检索技术研究[D].江苏:南京航空航天大学,2013.
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