1. 本选题研究的目的及意义
图像作为信息传播的重要媒介，在当今信息化社会中扮演着至关重要的角色。
然而，图像在获取、传输和存储过程中，容易受到各种噪声的污染，导致图像质量下降，影响信息的有效传递。
因此，图像滤噪成为图像处理领域中一个至关重要且极具挑战性的研究课题，其研究成果对于提高图像质量、改善视觉效果以及促进后续图像分析和理解等方面具有重要的理论意义和实际应用价值。
2. 本选题国内外研究状况综述
图像滤噪作为图像处理领域的核心问题之一，一直受到国内外学者的广泛关注。
近年来，随着盲源分离技术的发展，其在图像滤噪中的应用也逐渐引起人们的重视。
1. 国内研究现状
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本选题主要研究基于盲源分离的图像滤噪方法，分析不同盲源分离模型在图像滤噪中的应用，并通过实验验证其性能。
1. 主要内容
1.深入研究经典的盲源分离模型，包括独立成分分析(ICA)、非负矩阵分解(NMF)和稀疏表示(SR)，分析其原理、优缺点以及在图像滤噪中的适用性。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论研究和实验验证相结合的方法。
首先，进行文献调研，深入研究盲源分离理论、图像滤波技术以及相关算法，了解国内外研究现状，为本研究奠定理论基础。
其次，选择合适的盲源分离模型，例如ICA、NMF、SR等，针对不同类型的图像噪声，设计相应的图像滤噪算法。
5. 研究的创新点
1.针对不同类型的噪声，研究和开发基于不同盲源分离模型的图像滤噪方法，提高算法的针对性和有效性。
2.将盲源分离技术与其他图像处理技术相结合，例如小波变换、形态学滤波等，进一步提高图像滤噪的效果。
3.对比分析基于盲源分离的图像滤噪方法与传统图像滤波方法、以及基于深度学习的图像滤噪方法的性能差异，探讨其优势和局限性。
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.李俊，刘鹏，王爽，等. 基于改进NMF和多尺度引导滤波的图像去噪算法[J]. 光学精密工程，2023,31(02):328-341.
2.韩慧，马付胜，王耀南. 基于ICA-TV和小波阈值的医学图像混合噪声去噪算法[J]. 中国生物医学工程学报，2022,41(01):107-118.
3.陈帅，王静，朱秀昌，等. 基于改进非负矩阵分解的SAR图像斑点噪声抑制[J]. 雷达科学与技术，2021,19(05):533-540.
以上是毕业论文开题报告，课题毕业论文、任务书、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。
