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图像和视频去噪算法的研究与实现的任务书
任务书
题目：图像和视频去噪算法的研究与实现
任务背景
随着摄影和视频设备的发展，我们有越来越多的高分辨率的图片和视频。但是，这些图片和视频可能会有一些噪声。噪声可能是图像或视频采集设备本身的问题，也可能是由于传输和保存过程中引入的问题，或者是由其他环境因素引起的。
对于此类噪声，我们需要一些方法来去除它。去噪算法是数字图像处理和计算机视觉的一个重要应用领域。如果能够去除噪声，我们就可以获得更清晰、更精确的图像或视频。
任务目标
本次任务的目标是研究和实现图像和视频去噪算法。
具体任务包括：
1.研究数字图像处理和计算机视觉中使用的常见去噪算法，包括基于滤波、小波变换、凸优化等。
2.实现其中一种或多种算法，可以使用Matlab,Python等工具来实现。
3.对实现的算法进行验证和性能评估。验证可以使用一些现有的噪声图像或视频进行测试，评估可以使用指标如PSNR,SSIM,MSE等来进行。
4.可以进一步优化算法，提高去噪效果和性能。
任务要求
1.认真阅读相关论文，在保证任务进度的前提下做好算法和实验细节的准备。
2.对算法进行全面的论述，包括定义、优缺点、数学原理及解法、实现方法、性能分析等。
3.代码编写应规范，注释清晰。
4.实验过程要详细记录，实验结果要用图表以直观形式展示。
5.需要在规定期限内完成所述任务。
6.编写结题报告，撰写过程包括算法原理、实现方案、实验设计与结果、总结和思考等内容。
参考文献
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[5]Liu,Y.,Jin,C.,Yang,J.,Ding,J.,&Pu,Y.(2017).Noise2Noise:LearningImageRestorationwithoutCleanData.arXivpreprintarXiv:1803.04189.
评分标准
1.研究成果的深度和广度。
2.程序实现的正确性和效果。
3.问题解决的方法和分析能力。
4.实验结果的有说服力和可视化。
5.结题报告的论述和写作质量。
时间安排
本次任务预计用时4个月。具体时间安排如下：
第1-2周：阅读论文，确定研究方向。
第3-4周：继续深入研究文献，撰写算法论文。
第5-8周：实现算法，完成代码编写，并进行验证和性能评估。
第9-10周：优化算法，提高性能和效果。
第11-12周：撰写结题论文。
第13-14周：论文修改和打印。
第15-16周：答辩和汇报。