1. 本选题研究的目的及意义
图像去噪是数字图像处理领域中一个非常基础且具有挑战性的问题，其目的是从被噪声污染的图像中恢复出原始的、清晰的图像信息。
图像去噪在众多领域中都扮演着至关重要的角色，例如医学影像分析、遥感图像解译、视频监控等，其研究成果对于提高图像质量、改善视觉体验以及提升后续图像处理任务的精度具有重要意义。
随着数字成像技术的快速发展和普及，人们对于图像质量的要求也越来越高。
2. 本选题国内外研究状况综述
图像去噪作为图像处理领域经久不衰的研究课题，一直受到国内外学者的广泛关注。
近年来，深度学习技术的快速发展为图像去噪带来了新的突破，相关的研究成果层出不穷。
1. 国内研究现状
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本研究将针对传统图像去噪方法的不足，以及深度学习在图像处理领域的优越性，重点研究基于残差学习与卷积神经网络的图像去噪方法。
1. 主要内容
1.深入研究图像噪声模型和卷积神经网络、残差学习的基本原理，为后续的网络模型构建和参数优化奠定理论基础。
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，逐步推进研究工作。
1.首先，我们将进行文献调研，深入研究图像去噪的相关理论基础，包括图像噪声模型、卷积神经网络、残差学习等，了解国内外研究现状和发展趋势，为后续研究奠定理论基础。
2.其次，我们将设计并实现一种基于残差学习和卷积神经网络的图像去噪模型。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.提出一种高效的基于残差学习和卷积神经网络的图像去噪模型。
该模型将结合残差学习和卷积神经网络的优势，设计一种新的网络结构，以期提高模型的去噪性能和泛化能力。
2.针对特定类型的图像噪声进行模型优化。
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.张丽,彭进业,彭宇.基于残差学习的卷积神经网络图像去噪方法[J].计算机应用,2021,41(09):2321-2329.
2.李欣,张凯,王春晓,等.基于深度残差卷积神经网络的图像去噪算法[J].吉林大学学报(工学版),2020,50(03):807-814.
3.王超,马付伟,苗强,等.一种改进的DnCNN图像去噪算法[J].电子与信息学报,2020,42(10):2542-2549.
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