1. 本选题研究的目的及意义
图像在信息传递过程中发挥着至关重要的作用,然而,图像在生成、传输和存储过程中常常受到各种噪声的干扰,其中高斯噪声是一种常见且具有挑战性的噪声类型。
高斯噪声的普遍存在会严重降低图像质量,影响后续图像处理和分析任务的准确性和可靠性。
因此,有效地抑制和去除图像中的高斯噪声,对于提高图像质量、改善视觉体验以及确保图像信息的完整性和可靠性具有重要的现实意义。
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的一个经典问题,一直受到广泛关注和研究。
近年来,随着理论研究的不断深入和应用需求的不断增长,新的图像去噪方法不断涌现,其中基于偏微分方程、变换域方法以及深度学习方法等都取得了一定的成果。
以下将分别从国内外研究现状进行综述。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
1.热核理论研究:深入研究热核理论的基本概念、数学模型以及相关性质,为后续算法设计奠定理论基础。
2.高斯噪声模型分析:分析高斯噪声的统计特性及其对图像的影响,为去噪算法的设计提供依据。
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。
首先,进行文献调研,了解国内外图像去噪领域的研究现状,特别是有关热核理论的研究成果,为本研究提供理论基础和参考。
其次,深入研究热核理论,包括热传导方程、热核的定义、性质以及构建方法,并探讨其在图像去噪中的应用。
5. 研究的创新点
本研究的创新点在于将热核理论应用于图像去噪领域,探索基于热核的图像去噪方法,并设计出高效的去噪算法。
具体而言,本研究的创新点体现在以下几个方面:
1.提出基于热核的图像去噪模型:将热核理论引入图像去噪领域,构建基于热核的图像去噪模型,为图像去噪提供新的理论框架。
2.设计高效的去噪算法:基于所提出的模型,设计高效的去噪算法,能够有效去除图像中的高斯噪声,提高图像质量。
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]张聪,李朝锋,郭云飞,等. 基于改进热核的显著性检测算法[j]. 计算机工程与应用, 2021, 57(13): 170-177.
[2]李欣,王晓丹,刘丽. 基于改进热核模型的图像边缘检测算法[j]. 计算机工程与应用, 2021, 57(1): 212-218.
[3]刘硕,孙俊,张艳宁. 基于快速引导滤波和热核回归的图像去噪算法[j]. 光电子.激光, 2020, 31(12): 1339-1347.
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