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1. 毕业设计（论文）的内容和要求
1、论文内容 图像修复是计算机视觉领域的一项重要研究内容。
随着深度学习技术的发展，其在图像方面的应用优势日益突出，使得基于深度学习的图像修复方法成为国内外的一个研究热点，受到广泛关注。
基于深度学习的图像修复方法包括基于卷积神经网络、生成对抗网络、循环神经网络的图像修复方法。
2. 实验内容和要求
1、实验内容（1）查阅文献资料，对基于卷积神经网络的图像修复算法以及实现该算法所需要的技术有了大概的了解；（2）学习python环境下openCV的使用方法，了解计算机视觉技术原理，广泛基于卷积神经网络的图像处理相关文献论文，对其应用的各类图像处理算法有细致了解；（3）分析系统需求，确立系统模型；（4）细化模型，完成总体设计方案；（5）搭建开发平台、调试开发环境；（6）完成基于卷积神经网络的图像修复的最终设计；（6）撰写毕业设计论文（不少于1.5万字）；（7）完成指定内容的外文资料翻译。
2、实验要求搭建PyTorch作为开发环境,Python作为开发语言，熟悉并学习该环境下开发所需的基础知识。
对图像处理方法和修复方法进行系统学习，了解卷积神经网络基本原理，分析系统需求。
3. 参考文献
[1] 赵然.基于深度学习的图像修复方法综述[J].科技风,2020(18):130 137.
[2] 李源浩. 基于多深度学习方法的图像修复[D].北京印刷学院,2020.
[3]范新刚.基于深度学习的图像修复技术研究[J].江苏科技信息,2020,37(08):47-49.
4. 毕业设计（论文）计划
起讫日期 设计（论文）各阶段工作内容 备 注2020.12.21-2021.01.06 确定题目 2021.01.07-2021.01.18 查阅参考文献，了解课题要求，完成开题报告 2021.01.19-2021.03.25 分析系统需求，确立系统模型，确定基于卷积神经网络的图像修复所需模块及处理流程。
2021.03.26-2020.04.02 学习卷积神经网络基本原理，学习基于CNN 的图像复原方法以及该方法用到的两个网络：纹理生成网络和内容生成网络。
学习对图像数据的分析处理。
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