1. 题目来源
图像去噪是图像处理领域中一个经久不衰的研究课题，它旨在从被噪声污染的图像中恢复出原始的、清晰的图像信息。
近年来，随着数码相机、智能手机等图像采集设备的普及，图像数据呈现爆炸式增长，但同时也面临着各种噪声干扰的问题，例如高斯噪声、椒盐噪声等，这些噪声的存在严重影响了图像的视觉质量和后续的图像分析与理解。
因此，研究高效、鲁棒的图像去噪方法具有重要的社会价值和经济价值。
2. 应完成的主要内容
本论文旨在研究基于AutoEncoder-Decoder的图像去噪方法，并开发相应的图像去噪模型。
具体需要完成以下主要内容：
1.深入研究图像噪声类型、特点及常用的图像去噪方法，包括传统方法和基于深度学习的方法，分析其优缺点，为本研究提供理论基础。
2.探讨AutoEncoder-Decoder模型的基本原理，包括编码器、解码器、损失函数等核心概念，以及其在图像处理领域的应用现状。
3. 基本要求及完成的成果形式
1.在论文写作过程中，应严格遵守学术规范，保证内容的原创性和严谨性。
2.论文应结构完整、逻辑清晰、语言流畅，图表规范，并按照学校规定的学术论文格式排版。
3.论文成果需体现一定的深度和广度，对相关领域的最新研究进展有一定的了解和分析。
4. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
5. 参考文献（20个中文5个英文）
[1] 郭勇,张涛,陈松灿,等.基于深度卷积编码器-解码器网络的图像去噪[J].西安电子科技大学学报,2017,44(01):56-62.
[2] 谢中华,徐静,龙腾.基于深度卷积自编码器网络的图像去噪方法[J].计算机应用,2018,38(01):250-255.
[3] 邓成,毛宁,张立保.基于改进卷积自编码器网络的图像去噪方法[J].计算机应用研究,2020,37(03):850-854 860.
以上是毕业论文任务书，课题毕业论文、开题报告、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。
