1. 本选题研究的目的及意义
图像去噪是图像处理领域中一个非常基础且关键的任务，其目的是从被噪声污染的图像中恢复出原始的、清晰的图像信息。
数字图像在获取、传输和存储过程中，由于受到各种因素的影响，例如光线变化、传感器噪声、传输误差等，不可避免地会引入噪声。
这些噪声会严重降低图像的视觉质量，影响后续图像分析和理解的效果，因此图像去噪成为了图像处理领域中一个亟待解决的问题。
2. 本选题国内外研究状况综述
图像去噪作为图像处理领域的一个经典问题，一直受到国内外学者的广泛关注和研究。
近年来，随着变分方法的引入，图像去噪技术取得了显著的进展。
1. 国内研究现状
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本研究将针对现有基于变分模型的图像去噪算法的不足，研究和探索新的算法模型和求解方法，以提升算法的去噪性能、鲁棒性和计算效率。
主要研究内容包括：
1.变分模型的图像去噪机理:深入研究变分模型的基本原理，分析其在图像去噪问题中的数学表达形式，探讨不同变分模型的去噪机理和特点。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论分析、算法设计、实验验证相结合的研究方法，逐步推进研究工作。
首先，进行文献调研，深入了解图像去噪领域的国内外研究现状，特别是基于变分模型的图像去噪算法的研究进展，为本研究提供理论基础和参考依据。
其次，研究变分模型的基本原理及其在图像去噪中的应用，分析现有变分图像去噪模型的优缺点和适用场景，为算法设计提供思路。
5. 研究的创新点
本研究的创新点在于：1.提出一种改进的变分模型，用于更有效地去除图像噪声并保留图像细节。
2.设计一种新的正则化项，以更好地描述自然图像的先验信息，提高算法的去噪性能。
3.提出一种自适应的正则化参数选择策略，根据图像的局部特征动态调整参数，提高算法的鲁棒性。
6. 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
7. 参考文献（20个中文5个英文）
[1]郭红梅,张方. 基于改进非局部均值滤波和分数阶TV的图像去噪算法[J]. 激光与光电子学进展,2023,60(01):180-192.
[2]韩玉桃,张新明,张艳宁,等. 基于改进分数阶TV正则化的医学图像去噪算法[J]. 计算机应用研究,2023,40(01):280-286.
[3]刘海波,刘亚男,冯云鹏,等. 基于非局部TV和Shearlet变换的红外图像去噪方法[J]. 应用光学,2022,43(05):1057-1064.
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