1. 本选题研究的目的及意义

数字图像是人类获取和传递信息的重要媒介，然而在图像采集、传输和处理过程中，不可避免地会受到各种噪声的污染，导致图像质量下降，影响后续的图像分析和理解。

数字图像消噪技术旨在从噪声污染的图像中恢复出原始的、高质量的图像信息，具有重要的理论意义和实际应用价值。

1. 研究目的

2. 本选题国内外研究状况综述

数字图像消噪技术是数字图像处理领域的研究热点之一，多年来，国内外学者在该领域进行了大量的研究，并取得了丰硕的成果。

1. 国内研究现状

国内学者在数字图像消噪领域取得了一些重要的研究成果。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本研究将针对数字图像消噪问题，研究和分析不同类型噪声的特点，探讨传统图像消噪算法的优缺点，并研究基于变换域和深度学习的图像消噪技术。

主要研究内容包括：1.研究不同类型噪声的特点和统计特性，分析其对图像质量的影响。

2.研究和分析传统的图像消噪算法，包括均值滤波、中值滤波、高斯滤波、维纳滤波等，比较它们的优缺点和适用范围。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用理论研究和实验研究相结合的方法，逐步进行。

1.文献调研阶段：收集和阅读国内外数字图像消噪技术相关的文献资料，了解该领域的最新研究进展和发展趋势，为本研究提供理论基础和技术参考。

2.算法研究与分析阶段：研究和分析传统的图像消噪算法，包括均值滤波、中值滤波、高斯滤波、维纳滤波等，比较它们的优缺点和适用范围；研究基于变换域的图像消噪技术，包括傅里叶变换、小波变换、curvelet变换等，探讨其在图像消噪中的应用；研究基于深度学习的图像消噪技术，包括卷积神经网络、生成对抗网络等，探索其在图像消噪中的优势和潜力。

5. 研究的创新点

本研究的创新点在于：1.提出一种基于深度学习的图像消噪算法：针对现有图像消噪算法存在的不足，本研究将探索基于深度学习的图像消噪算法，利用深度学习强大的特征学习能力，提高图像消噪的效果。

2.开发数字图像消噪软件系统：为了方便用户使用，本研究将开发数字图像消噪软件系统，实现常用消噪算法，并提供友好的用户界面。

3.对比分析不同图像消噪算法的性能：本研究将对传统图像消噪算法、基于变换域的图像消噪算法和基于深度学习的图像消噪算法进行对比分析，比较它们的优缺点和适用范围，为用户选择合适的图像消噪算法提供参考。

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] 郭庆平,张新曼,张艳宁. 基于改进sarbm3d算法的医学ct图像降噪[j]. 激光与光电子学进展, 2021, 58(19): 191001.

[2] 魏颖,张冰. 基于深度学习的图像去噪算法综述[j]. 光电子技术, 2021, 41(03): 218-225.

[3] 王国权,张强,李亚峰. 基于卷积神经网络图像去噪算法综述[j]. 计算机工程与应用, 2021, 57(01): 1-11.