兩類圖像去噪模型的若干數值新方法研究的任務書任務書一、任務背景圖像去噪技術是計算機視覺領域的重要研究方向。圖像噪聲是由于圖像采樣、傳輸、存儲等過程中的各種因素引入的。圖像去噪是為了消除噪聲的影響，提高圖像的質量。噪聲會導致圖像細節模糊、失真、色彩偏差等，降低圖像的清晰度和準確度，影響視覺識別和分析的結果。因此，圖像去噪技術在計算機視覺、圖像處理、機器視覺等領域有著廣泛的應用和研究價值。目前，在圖像去噪技術方面已經有了大量的研究工作。傳統的圖像去噪方法包括基于濾波的方法、基于小波變換的方法、基于統計模型的方法等。近年來，深度學習技術的發展為圖像去噪提供了新的思路和方法。深度學習方法通過訓練神經網絡模型從大數據中學習圖像特征和噪聲分布，實現對圖像的自動去噪和恢復。因此，本次任務將針對兩類圖像去噪模型，分別從數值角度出發，提出若干新方法，探究圖像去噪領域的前沿技術和未來發展方向。二、任務要求1.綜述傳統的濾波、小波變換和統計模型等方法的原理和特點，分析其優缺點和適用范圍；2.了解近年來深度學習技術在圖像去噪方面的應用，掌握卷積神經網絡（CNN）基本原理和常見架構；3.針對兩類圖像去噪模型（可自行選擇，例如基于小波變換的方法和基于深度學習的方法），提出兩種數值新方法，分別解釋方法原理、數據處理、優化算法和實驗結果；4.基于兩種數值新方法，開展實驗評估，比較兩種方法的準確性、魯棒性、時間復雜度和實用性等方面的性能，并給出相應的結論和解釋。三、任務分解1.任務分析：梳理兩類圖像去噪模型的原理和特點（時間：1天）；2.方法研究：提出兩種數值新方法，并分別進行詳細的方法解釋、數據處理、優化算法和實驗結果分析（時間：7天）；3.實驗設計：根據所提出的兩種數值新方法，設計相應的實驗流程和指標，開展實驗評估（時間：3天）；4.實驗分析：通過實驗數據分析，比較兩種方法在準確性、魯棒性、時間復雜度和實用性等方面的性能，并給出相應的結論和解釋（時間：2天）。四、成果要求1.撰寫2篇研究論文，分別介紹兩種數值新方法，并附上實驗數據和分析結果（時間：7天）；2.提交研究報告和實驗代碼，包括詳細的方法說明和實驗環境、數據集以及評估指標等（時間：1天）；3.提交中期總結和結題報告，總結研究成果和存在的問題，并提出改進建議和未來方向（時間：1天）。五、參考文獻[1]張澤斌,劉濤,梁浩杰.圖像去噪涉及的理論和方法[J].計算機科學,2009.[2]XuK,ZhangY,RenS,etal.Deepconvolutionalneuralnetworkforimagedeblurring[J].Advancesinneuralinformationprocessingsystems,2014:1790-1798.[3]MaoX,ShenC,YangY.Imagedenoisingusingverydeepfullyconvolutionalencoder-decodernetworkswithsymmetricskipconnections[J].arXivpreprintarXiv:1603.09056,2016.[4]WangZ,BovikAC,SheikhHR,etal.Imagequalityassessment:fromerrorvisibilitytostructura