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基于卷积神经网络的图像复原方法研究的任务书
一、背景
随着数字图像处理技术的发展，图像复原成为了重要的研究领域之一。图像复原的目标是恢复被损坏的图像，使其恢复原来的清晰度和质量。这涉及到多种技术，包括降噪、去模糊、超分辨率等。近年来，基于卷积神经网络的图像复原方法得到了广泛关注，并在图像复原领域取得了很多成功的应用。
二、任务
本次任务的目标是针对卷积神经网络在图像复原领域中的应用进行研究，熟悉其原理、方法及应用。
具体任务如下：
1.综述卷积神经网络在图像复原领域的应用现状，包括常用算法、技术特点及最新研究成果等。
2.深入研究卷积神经网络在降噪、去模糊、超分辨率等方面的应用，分析其优缺点及适用范围等内容。
3.实践卷积神经网络在图像复原领域的应用，选取相关数据集并利用深度学习框架（如Tensorflow、PyTorch等）搭建卷积神经网络模型，进行实验验证并优化模型。
4.对比实验结果，分析卷积神经网络在图像复原领域中的应用效果与传统方法的差异及优越性。
三、具体内容说明
1.综述卷积神经网络在图像复原领域的应用现状
说明：此部分需对卷积神经网络在图像复原领域中的应用现状进行详细综述，包括何时被引入、其主要应用场景及算法背景、最新的研究进展（包括基于深度学习和深度神经网络的方法）等。
2.深入研究卷积神经网络在降噪、去模糊、超分辨率等方面的应用
说明：此部分需要深入研究卷积神经网络在不同图像复原任务中的应用技巧，阐述其原理、优缺点、适用范围以及实现方法等。
3.实践卷积神经网络在图像复原领域的应用
说明：此部分需要利用深度学习框架（如Tensorflow、PyTorch等），选取相关的图像复原数据集进行卷积神经网络的模型设计，进行实验验证，并对实验结果进行详细分析。
4.对比分析卷积神经网络与传统方法的优劣
说明：此部分需要对比卷积神经网络方法和传统方法的表现，提出卷积神经网络在图像复原领域的优越性，并作出结论。
四、参考文献要求
1.至少15篇与卷积神经网络在图像复原领域的应用发表相关的学术文献。
2.文献要求更新及高质量。
五、任务完成要求
1.提交任务文档，字数不少于1200字。
2.任务文档需包含摘要、任务分析、具体内容说明、参考文献等部分，同时需要有合理的文献引用。
3.任务结果需在指定时间内提交。
4.要求对任务的理解和分析充分且准确，论述条理清晰，表述规范，无拼写或语法错误。
5.任务完成后需进行提交，同时需要答疑和撰写报告。
六、任务总结
本次任务的完成，对于研究者能够深入的了解卷积神经网络在图像复原领域的具体应用，同时，能够针对不同的应用场景合理的选择其优缺点，从而提高图像复原的效率，同时也丰富了个人的研究内容和基础。