兩類(lèi)圖像去噪模型的若干數(shù)值新方法研究的任務(wù)書(shū)

兩類(lèi)圖像去噪模型的若干數(shù)值新方法研究的任務(wù)書(shū)任務(wù)書(shū)一、任務(wù)背景圖像去噪技術(shù)是計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的重要研究方向。圖像噪聲是由于圖像采樣、傳輸、存儲(chǔ)等過(guò)程中的各種因素引入的。圖像去噪是為了消除噪聲的影響，提高圖像的質(zhì)量。噪聲會(huì)導(dǎo)致圖像細(xì)節(jié)模糊、失真、色彩偏差等，降低圖像的清晰度和準(zhǔn)確度，影響視覺(jué)識(shí)別和分析的結(jié)果。因此，圖像去噪技術(shù)在計(jì)算機(jī)視覺(jué)、圖像處理、機(jī)器視覺(jué)等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用和研究?jī)r(jià)值。目前，在圖像去噪技術(shù)方面已經(jīng)有了大量的研究工作。傳統(tǒng)的圖像去噪方法包括基于濾波的方法、基于小波變換的方法、基于統(tǒng)計(jì)模型的方法等。近年來(lái)，深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展為圖像去噪提供了新的思路和方法。深度學(xué)習(xí)方法通過(guò)訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型從大數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)圖像特征和噪聲分布，實(shí)現(xiàn)對(duì)圖像的自動(dòng)去噪和恢復(fù)。因此，本次任務(wù)將針對(duì)兩類(lèi)圖像去噪模型，分別從數(shù)值角度出發(fā)，提出若干新方法，探究圖像去噪領(lǐng)域的前沿技術(shù)和未來(lái)發(fā)展方向。二、任務(wù)要求1.綜述傳統(tǒng)的濾波、小波變換和統(tǒng)計(jì)模型等方法的原理和特點(diǎn)，分析其優(yōu)缺點(diǎn)和適用范圍；2.了解近年來(lái)深度學(xué)習(xí)技術(shù)在圖像去噪方面的應(yīng)用，掌握卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）基本原理和常見(jiàn)架構(gòu)；3.針對(duì)兩類(lèi)圖像去噪模型（可自行選擇，例如基于小波變換的方法和基于深度學(xué)習(xí)的方法），提出兩種數(shù)值新方法，分別解釋方法原理、數(shù)據(jù)處理、優(yōu)化算法和實(shí)驗(yàn)結(jié)果；4.基于兩種數(shù)值新方法，開(kāi)展實(shí)驗(yàn)評(píng)估，比較兩種方法的準(zhǔn)確性、魯棒性、時(shí)間復(fù)雜度和實(shí)用性等方面的性能，并給出相應(yīng)的結(jié)論和解釋。三、任務(wù)分解1.任務(wù)分析：梳理兩類(lèi)圖像去噪模型的原理和特點(diǎn)（時(shí)間：1天）；2.方法研究：提出兩種數(shù)值新方法，并分別進(jìn)行詳細(xì)的方法解釋、數(shù)據(jù)處理、優(yōu)化算法和實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析（時(shí)間：7天）；3.實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)：根據(jù)所提出的兩種數(shù)值新方法，設(shè)計(jì)相應(yīng)的實(shí)驗(yàn)流程和指標(biāo)，開(kāi)展實(shí)驗(yàn)評(píng)估（時(shí)間：3天）；4.實(shí)驗(yàn)分析：通過(guò)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)分析，比較兩種方法在準(zhǔn)確性、魯棒性、時(shí)間復(fù)雜度和實(shí)用性等方面的性能，并給出相應(yīng)的結(jié)論和解釋?zhuān)〞r(shí)間：2天）。四、成果要求1.撰寫(xiě)2篇研究論文，分別介紹兩種數(shù)值新方法，并附上實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)和分析結(jié)果（時(shí)間：7天）；2.提交研究報(bào)告和實(shí)驗(yàn)代碼，包括詳細(xì)的方法說(shuō)明和實(shí)驗(yàn)環(huán)境、數(shù)據(jù)集以及評(píng)估指標(biāo)等（時(shí)間：1天）；3.提交中期總結(jié)和結(jié)題報(bào)告，總結(jié)研究成果和存在的問(wèn)題，并提出改進(jìn)建議和未來(lái)方向（時(shí)間：1天）。五、參考文獻(xiàn)[1]張澤斌,劉濤,梁浩杰.圖像去噪涉及的理論和方法[J].計(jì)算機(jī)科學(xué),2009.[2]XuK,ZhangY,RenS,etal.Deepconvolutionalneuralnetworkforimagedeblurring[J].Advancesinneuralinformationprocessingsystems,2014:1790-1798.[3]MaoX,ShenC,YangY.Imagedenoisingusingverydeepfullyconvolutionalencoder-decodernetworkswithsymmetricskipconnections[J].arXivpreprintarXiv:1603.09056,2016.[4]WangZ,BovikAC,SheikhHR,etal.Imagequalityassessment:fromerrorvisibilitytostructura