题目： 基于深度学习模型的移动端图像实时增强系统设计与实现
一、毕业设计（论文）的主要内容与基本要求
1. 主要内容： 设计并实现一个部署在Android或iOS移动设备上的图像实时增强系统。系统需集成一个轻量级的深度学习模型（如MobileNet、ShuffleNet或自定义轻量化模型），能够对摄像头捕获的静态图像或视频流进行实时处理，实现包括但不限于去噪、超分辨率、色彩增强、暗光增强等一种或多种图像质量提升功能。工作涵盖：文献与现状调研、轻量化深度学习模型选型与优化、移动端推理框架集成（如TensorFlow Lite、PyTorch Mobile、MNN等）、系统应用程序开发、功能测试与性能评估。
2. 基本要求：
完成相关领域国内外研究现状的文献综述。
完成系统的总体方案设计，包括技术选型、架构设计、工作流程。
完成轻量化深度学习模型的训练、优化与移动端转换部署。
开发出具备实时图像捕获、处理、显示与保存基本功能的移动端应用程序。
在真实移动设备上对系统的处理效果（主观质量、客观指标如PSNR/SSIM）和性能（处理帧率FPS、内存占用、功耗）进行定量测试与分析。
提交完整的毕业设计说明书及相关源代码、可执行程序、测试数据等材料。
二、进度安排与阶段任务
1. 第1-2周： 开题与文献调研。明确任务，查阅资料，完成开题报告。
2. 第3-5周： 方案设计与模型准备。确定技术路线，搭建开发环境，完成轻量化模型的训练与初步验证。
3. 第6-9周： 移动端集成开发。完成模型移动端转换，集成推理引擎，开发应用程序核心功能模块。
4. 第10-12周： 系统测试与优化。进行系统功能与性能测试，根据结果优化模型或代码。
5. 第13-14周： 毕业论文撰写。整理设计过程与结果，撰写毕业设计说明书。
6. 第15周： 修改与定稿。完善论文，准备答辩材料。
7. 第16周： 毕业设计答辩。
三、推荐
1. Howard, A. G., et al. "Mobilenets: Efficient convolutional neural networks for mobile vision applications." arXiv preprint arXiv:1704.04861 (2017).
2. Zhang, K., et al. "A deep learning approach for image enhancement." Proceedings of the European Conference on Computer Vision (ECCV). 2018.
3. Ignatov, A., et al. "Real-time deep learning-based image enhancement on mobile devices." Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops. 2020.
4. 谷歌开发者文档. TensorFlow Lite 指南与API.
5. 苹果开发者文档. Core ML 框架指南.
四、指导教师评语
（此部分由指导教师填写）
指导教师（签名）：
年 月 日
五、系（教研室）审查意见
（此部分由系/教研室填写）
负责人（签名）：
年 月 日