1. 本选题研究的目的及意义
图像作为信息传递的重要媒介，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，由于受到各种因素的影响，例如光线不足、传感器噪声、传输误码等，不可避免地会引入噪声。
噪声的存在严重影响图像质量，降低图像的视觉效果，并会对后续的图像处理任务，如图像识别、目标检测等，造成极大的干扰。
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项经典问题，一直受到国内外学者的广泛关注和研究。
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。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本研究将针对彩色图像去噪问题，深入研究不同类型噪声的特点和去除方法，并结合传统图像处理技术和深度学习方法，提出高效、鲁棒的彩色图像去噪算法。
1. 主要内容
1.研究不同类型图像噪声的特点，包括加性噪声和乘性噪声，以及高斯噪声、椒盐噪声等常见噪声类型，分析其对图像质量的影响。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论分析、算法设计、实验验证相结合的研究方法。
首先，对彩色图像噪声模型进行深入分析，研究不同类型噪声的特点和统计特性。
然后，研究传统的彩色图像去噪算法，分析其优缺点，并在此基础上，结合深度学习技术，设计高效、鲁棒的彩色图像去噪算法。
5. 研究的创新点
本研究的创新点在于将传统图像处理技术与深度学习方法相结合，设计高效、鲁棒的彩色图像去噪算法。
具体体现在以下几个方面：1.提出一种基于深度学习的彩色图像噪声估计方法，能够更加准确地估计图像中的噪声水平，为后续去噪提供更精准的指导。
2.提出一种基于多尺度特征融合的彩色图像去噪算法，能够有效地去除图像中的噪声，同时保留图像的细节信息和色彩保真度。
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]谢中华,周成平,李俊山.基于非局部均值滤波和双边滤波的图像去噪算法[J].计算机科学,2018,45(S2):313-317.
[2]李俊峰,王爽,刘颖,等.基于改进Tetrolet变换和自适应阈值的图像去噪算法[J].计算机工程与应用,2021,57(12):189-196.
[3]刘海波,徐金菊.基于Curvelet变换和改进阈值函数的图像去噪算法[J].计算机工程与应用,2020,56(10):179-185.
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