1. 毕业设计（论文）主要目标：
1.掌握正则化的处理方法，对图像复原及修复方法进行了解。能够基于正则化对加性高斯噪声对已有的处理方法进行研究和修改，能提供更好的方法进行加性高斯噪声处理。
2.能够完整的做出基于正则化的TV模型的程序并实现，将其和常用的中值滤波、均值滤波进行比较，以信噪比作为评价指标进行其精度对比，展示其降噪水平以及可见的降噪强度。
3. 对加性高斯噪声的分布形式及噪声特性进行分析研究，分析比较一般处理方法。
2. 毕业设计（论文）主要内容：
TV正则化模型是一种非线性的处理模型，在1992年由Rudin、Osher、Fatemi提出，是一种较为有效的图像复原的方法。其基于变分法的思想，通过确定图像的能量泛函，对图像函数最小化以达到平滑去噪的目的，是一种较为有效的图像复原的方法。本文基于正则化的TV模型对加性高斯噪声的图像进行处理，主要研究内容分为以下部分：
1.分别对含有不同高斯噪声水平的图像进行不同方法处理，主要包括均值滤波、中值滤波等常用的噪声去除算法以及TV降噪程序，以此验证TV正则化方法相较于其他两种方法在主观及客观上都具有一定的优势。
2.通过实验验证在不同的迭代次数下，TV正则化模型的处理效果不同。
3. 主要参考文献
【1】L. Rudin, S. Osher, E. Fatemi. Nonlinear total variation based noise removal algorithms. Physica D, 1992, (60): 259-268.
【2】J.-F. Aujol, G. Gilboa, N. Papadakis, “Non local total variation spectral framework”, Proc. Scale Space and Variational Methods in Computer Vision (SSVM), 2015
【3】王军锋、裴艳侠、王涛，图像修复的CDD模型算法【N】 2016，25（8）：135-138
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