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基于深度学习的图像降噪方法研究的任务书
任务书
一、任务背景
随着图像获取设备的不断更新换代，图像质量越来越高。但因为种种原因，在实际应用中，图像中往往会包含各种噪声，如高斯噪声、椒盐噪声等。图像噪声的存在，会对后续的图像处理和分析造成极大的影响，因此图像降噪一直是图像处理领域的一个热门问题。目前，图像降噪的方法主要分为两类：基于传统的数学方法和基于深度学习的方法。在这两种方法中，基于深度学习的方法由于其在图像分析和处理领域具有显著的性能优势，近年来受到研究者的广泛关注和研究。
二、任务描述
本次任务要求对基于深度学习的图像降噪方法进行研究，主要包括以下内容：
1.深度学习的基本原理和技术，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。
2.不同的深度学习模型在图像降噪问题上的应用，经典的深度学习模型包括：DnCNN、RED-Net、FFDNet等。
3.评价图像降噪算法性能的指标，主要包括峰值信噪比（PSNR）、结构相似性指标（SSIM）、均方误差（MSE）等。
4.整理深度学习算法在图像降噪领域的最新研究成果，并针对其存在的问题进行讨论。
5.在自行搭建的实验环境中，使用深度学习算法和传统算法分别对给定的噪声图像进行降噪，并比较两种方法的性能。
三、任务要求
1.详细了解和掌握深度学习的基本原理和技术，熟练掌握至少一种深度学习框架，如PyTorch、TensorFlow等。
2.搜集并熟悉深度学习在图像降噪方面的最新研究成果，分析现有算法的优劣，总结现有算法的优缺点，提出自己的改进方案。
3.熟练掌握图像处理常用的指标，如PSNR、SSIM、MSE等，能够清晰准确地评价图像降噪算法的性能。
4.熟悉图像处理的基本原理，如滤波器、傅里叶变换等，了解传统的图像降噪算法的基本原理和实现方法。
5.在自行搭建的实验环境中，分别使用深度学习算法和传统算法对给定的噪声图像进行降噪，分析两种算法的优劣，并对结果进行比较和评价，提出优化方案。
四、任务参考
1.张强等，《基于深度学习的图像降噪方法综述》，计算机工程与应用，2019年第55卷第2期。
2.Harisetal.,DeepBack-ProjectionNetworksforSuper-Resolution,CVPR2018.
3.Huetal.,Residual-EnhancedDenseNetworkforSingleImageSuper-Resolution,CVPR2018.
4.Huangetal.,Noise2Noise:LearningImageRestorationwithoutCleanData,ICML2018.
5.Rudinetal.,NonlinearTotalVariationbasednoiseremovalalgorithms,PhysicaD:NonlinearPhenomena,1992.
6.戴铭雅等，《基于深度学习的图像降噪算法比较》，北航学报：自然科学版，2019年第45卷第4期。
7.刘东等，《一种基于深度学习的图像去噪方法研究》，计算机科学，2018年第45卷第12期。
五、任务要求
1.完成任务书中规定的内容，撰写任务报告并提交。
2.任务报告结构应包括：选题背景、相关方法介绍、实验方法与结果、结论与展望等部分。
3.任务报告应准确、简洁、清晰，并包含必要的公式、图表和实验结果。
4.任务报告内容应具有可重复性，具体报告要求在规定时间内提交至指导教师。
5.任务报告不得抄袭，一经发现将按学生违纪处理。