1. 本选题研究的目的及意义
图像作为信息传播的重要媒介，在当今社会各个领域中发挥着至关重要的作用。
然而，在图像的获取、传输和存储过程中，不可避免地会受到各种噪声的污染，导致图像质量下降，影响信息的准确性和完整性。
因此，图像去噪成为了图像处理领域中一个重要且具有挑战性的研究课题。
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，多年来一直受到国内外学者的广泛关注和研究，并取得了丰硕的研究成果。
1. 国内研究现状
国内学者在图像去噪领域取得了一系列重要进展。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本选题主要研究基于分块分类的图像去噪方法，通过将图像分成不同的块，并对不同的图像块采用自适应的去噪策略，以期提高图像去噪的效果。
1. 主要内容
1.研究不同的图像分块策略，例如固定大小分块、自适应分块等，并分析其对去噪效果的影响。
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。
1.首先，进行文献调研，全面了解图像去噪领域的国内外研究现状、最新进展和发展趋势，为本研究提供理论基础和参考方向。
2.其次，研究不同的图像分块策略，分析其对去噪效果的影响，并根据图像的统计特性和噪声特点，设计合适的图像分块方法。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.提出一种基于分块分类的图像去噪框架，将图像分块分类的思想引入到图像去噪中，为图像去噪提供一种新的思路。
2.研究针对不同类型图像块的自适应去噪方法，根据图像块的噪声程度和纹理复杂度，采用不同的去噪参数或去噪算法，以实现对图像的精细化去噪。
3.探索基于深度学习的图像块分类方法，利用深度神经网络强大的特征学习能力，构建更准确的图像块分类模型。
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.谢中华,沈瑜,周激流.图像去噪算法综述[J].电子学报,2021,49(05):993-1011.
2.徐梦莹. 基于深度学习的自然图像去噪方法研究[D].杭州电子科技大学,2021.
3.彭宇. 基于深度学习的图像去噪算法研究[D].南京邮电大学,2022.
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