1. 本选题研究的目的及意义
图像在采集、传输和处理过程中，由于受到各种因素的影响，例如光线条件变化、传感器噪声以及传输误码等，不可避免地会引入噪声。
噪声的存在会严重降低图像的质量，影响后续的图像分析、识别和理解等应用。
因此，图像去噪一直是图像处理领域中一个非常重要且具有挑战性的研究课题。
2. 本选题国内外研究状况综述
图像去噪一直是图像处理领域的研究热点，国内外学者对此进行了大量的研究，并取得了丰硕的成果。
1. 国内研究现状
国内学者在图像去噪领域取得了许多重要成果，特别是在基于偏微分方程、小波变换和非局部均值滤波等方面的研究较为深入。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本选题将从以下几个方面展开研究：
1. 主要内容
1.图像噪声模型研究:分析常见的图像噪声类型，如高斯噪声、椒盐噪声等，以及其统计特性。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论分析、实验验证和比较研究相结合的方法，具体步骤如下：
1.文献调研阶段：查阅国内外相关文献，了解图像去噪领域的最新研究进展、主要算法类型以及性能评价方法，为研究方向的确定和技术路线的选择奠定基础。
2.算法分析与实现阶段：深入研究各种图像去噪算法的原理，包括空间域去噪算法、变换域去噪算法以及基于深度学习的去噪算法，并利用MATLAB平台进行仿真实现，构建算法库。
3.实验设计与性能评估阶段：选取具有代表性的图像数据集，添加不同类型、不同强度的噪声，构建实验测试环境。
5. 研究的创新点
本研究的创新点在于：
1.系统性地比较分析：将传统的图像去噪算法（如空间域和变换域方法）与最新的深度学习方法进行比较分析，评估它们在不同噪声模型和图像类型下的性能表现。
2.基于MATLAB的实现和评估：利用MATLAB平台对各种算法进行仿真实现和性能评估，为研究者提供一个便捷、高效的实验平台，促进算法的比较和优化研究。
3.探索参数对算法性能的影响：分析不同参数设置对算法性能的影响，为实际应用中选择合适的算法和参数提供参考依据。
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. 张晓鹏,彭进业,胡浩,等.基于 MATLAB 的图像去噪算法比较研究[J].计算机应用与软件,2022,39(11):229-236.
2. 黄颖,陈超.基于 MATLAB 的图像去噪算法的仿真与分析[J].现代电子技术,2022,45(05):120-124 129.
3. 谢宝,韩春艳,徐萌.基于 MATLAB 的图像去噪技术研究[J].数字技术与应用,2021,39(09):13-15.
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