1. 毕业设计（论文）主要内容：
随着数字图像处理技术的迅速发展，网络中产生了大量图像数据，为人类带来生活便利的同时也给数字图像的安全性带来了威胁。模糊操作是一种常用的处理方法，通常用于隐藏篡改目标边缘。判别图像的模糊区域是图像识别领域相关研究的重要内容之一。深度学习技术以其强大的表示能力，在图像处理领域表现出很高的识别率，将二者结合，针对常用的模糊操作，通过卷积神经网络、循环神经网络、长短期记忆网络等在图像中提取和处理相关特征，实现对目标图片模糊区域的有效检测。
2. 毕业设计（论文）主要任务及要求
（1）查阅参考文献15篇以上（其中近5年外文文献不少于3篇）；
（2）完成开题报告；
（3）研究深度学习的相关算法，并完成识别图像模糊区域算法的设计；
3. 毕业设计（论文）完成任务的计划与安排
（1）第1－3周：查阅相关文献资料，明确研究内容，了解研究所需理论基础。确定方案，完成开题报告。
（2）第4－5周：熟悉掌握基本理论，完成英文资料的翻译。
（3）第6－9周：编程实现方法设计，并进行测试分析。
4. 主要参考文献
[1] 李明富,王晨,彭安杰,陈立伟. 数字图像模糊滤波盲取证算法[J]. 半导体光电,2017, 38(3):430-434.
[2] 陈阳,周圆. 一种基于深度学习模型的图像模糊自动分析处理算法. 小型微型计算机系统 2018, 3.
[3] Zhang K, Zuo W, Gu S, et al. Learningdeep CNN denoiser prior for image restoration[C]. IEEE Conference on ComputerVision and Pattern Recognition, 2017: 2808-2817.
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