基于卷积神经网络的图像去噪方法研究的任务书.docx

基于卷积神经网络的图像去噪方法研究的任务书
任务书
一、题目
基于卷积神经网络的图像去噪方法研究
二、任务背景
随着数字图像技术的不断发展，人们越来越容易获取高分辨率的图像。不过，在实际应用场景中，由于种种原因，获得的图像中通常会包含着各种各样的噪声，这些噪声除了影响美观度之外，还会对后续的图像处理造成不良影响。为了去除这些噪声，在过去的几十年中，图像去噪技术得到了很大的发展。然而，传统的基于滤波的去噪方法由于对于复杂噪声的处理不能有效，所以近年来，基于深度学习的方法在图像去噪领域中得到了广泛的应用。其中，基于卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）的图像去噪方法成为了研究的热点之一。
三、任务内容
本次任务旨在探究基于卷积神经网络的图像去噪方法，并对研究结果进行验证。具体地，我们将围绕以下几个方面进行深入的研究。
1.卷积神经网络基础
深入了解卷积神经网络的特点、常用结构及其原理，并构建一个基础的神经网络模型，了解其在图像分类、识别中的应用。
2.图像去噪方法研究
通过文献调研，总结目前常用的图像去噪方法的特点和优缺点，并重点研究基于卷积神经网络的图像去噪方法。
3.基于卷积神经网络的图像去噪方法实现
具体实现基于卷积神经网络的图像去噪方法，并进行模型的训练和测试。在此过程中，需要考虑如何在去噪效果和计算效率之间做出平衡。
4.验证和分析
在自己的数据集上进行模型的验证，对模型的性能和效果进行分析和总结。通过实验验证得到的结果，查看模型是否能够有效去除图像中的噪音，并提出本文的优化或改进方向。
四、任务要求
1.研究者需具备机器学习算法、深度学习、卷积神经网络等相关知识，能够熟练使用Python编程语言。
2.对于基础的神经网络模型，能够进行深度学习实践，对CNN的构建、训练和优化有一定的了解。
3.完成文献调研，总结目前常用的图像去噪方法的特点和优缺点，并能够独立设计和实现基于卷积神经网络的图像去噪方法。
4.使用自己的数据集对模型进行验证，并能够分析和总结模型的性能和效果。
5.撰写研究报告，并按照学术论文的撰写格式进行排版，力求语言准确严谨、内容充实且清晰易懂。
五、参考资料
1.Zhang,K.,Zuo,W.,&Chen,Y.(2018).BeyondaGaussiandenoiser:ResiduallearningofdeepCNNforimagedenoising.IEEETransactionsonImageProcessing,27(6),3044-3058.
2.Guo,Y.,Liu,F.,&Shi,H.(2019).Convolutionalneuralnetworks-basedimagedenoising:Acomprehensivereviewandcomparison.IEEEAccess,7,6143-6164.
3.Dong,C.,Chen,C.L.,&He,K.(2014).Learningadeepconvolutionalnetworkforimagesuper-resolution.InEuropeanConferenceonComputerVision(pp.184-199).Springer,Cham.
4.Xu,S.,&Jiang,N.(2018).Adeepconvolutionalneuralnetworkforimagede-noisingusingwavelettransform.In2018EighthInternationalConferenceonImageProcessingTheory,ToolsandApplications(IPTA)(pp.1-6).IEEE.