1. 研究目的与意义
随着计算机技术的飞速发展，人们对计算机的应用越来越向着多元化的方向发展，尤其在计算机多媒体应用方向上，人们会经常使用计算机处理图片、音频、视频等数据。尤其在图像处理上，在平面设计、修复婚纱照片设计、视觉创意、图标制作、界面设计等领域都有着非常广泛的应用。
对于图像处理软件来说，基本上都能实现对图像的绘制、裁剪、缩放、颜色处理等基本处理。但是，一些专业领域上要求对图像有着特殊的处理，例如，在刑侦图像处理领域中，对旧照片进行修复和照片中人或物的提取等方面的处理工作，都是具有极高的社会实用价值。然而，目前市场上的各类图像处理软件在处理特定领域图像方面还是存在着许多不足之处。所以对于各个领域都会根据自身需求来开发图像处理软件系统，以满足其需求。
2. 研究内容与预期目标
内容概述：
主要以GIMP插件图像处理为目标的应用场景，实现图像目标中的创建特定尺寸图像，恢复旧照片，移除图像背景的实现。技术路线为：对数据集中的图像为依托，首先利用经典的图像分类网络对图片进行特征提取，将提取的特征进行识别到恢复或者移除背景。
3. 研究方法与步骤
该项目的需求明确，针对具体功能求，实现需求设计模型选择开源框架选取数据集构建与读取训练模型与调参测试等一系列流程。
本项目模型在windows10系统中训练，采用NVIDIA显卡，对目标图像通过调用remove.bg来实现移除图像背景；通过对图像参数进行调整实现对旧照片的恢复，通过GIMP以及python调用插件技术来实现最终的处理。
4. 参考文献
[1]李建昌. 专业图像处理软件的设计与开发[D].西安电子科技大学,2005.[2] [1]管旭. 面向监测系统的浏览器核心插件设计与实现[D].中国海洋大学,2012.[3]赵一粟.基于图像分割的无人机遥感影像目标提取技术[J].计算机测量与控制,2021,29(01):179-183 205.[4]张影.基于深度学习的图像分割技术分析[J].信息与电脑(理论版),2020,32(23):68-69.[5]高华,邬春学.一种快速自动多目标图像分割算法[J].软件导刊,2020,19(11):212-216.[6]宋凯,王舒卉.图像分割算法研究与实现[J].沈阳工程学院学报(自然科学版),2020,16(04):67-70.[7]李丽,罗琴.结合全局图像信息的图像分割模型[J].信息与电脑(理论版),2020,32(18):45-48.[8]雷霖,范烊,赵永鑫.一种基于图的图像分割法及python实现[J].内江科技,2020,41(07):34 32.[9]梅妍玭,廖倩,邵万灵.一种新型图像分割识别技术研究[J].电子世界,2020(11):65-66.[10]陈芳,赵喆,张道强,谢彦庭,张欣然,廖洪恩.特征重加权U-Net超声图像分割的骨结构重建与增强现实显示[J].计算机辅助设计与图形学学报,2021,33(03):448-456.
5. 工作计划
1、2022年12月25日~ 2022年3月8日 前期准备阶段，学习完成项目所需的知识
2、2022年3月9日~ 2022年3月31日 查阅资料，撰写开题报告，翻译英文资料
3、2022年4月1日~ 2022年4月8日 需求分析，搭建开发环境，熟悉开发工具
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