1. 本选题研究的目的及意义
图像去噪是图像处理领域的一个重要研究方向，其目的是从被噪声污染的图像中恢复出原始的清晰图像。
清晰的图像对于后续的图像分析、识别和理解等任务至关重要。
AutoEncoder-Decoder作为一种强大的深度学习模型，在图像去噪领域展现出巨大的潜力。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，国内外学者在图像去噪领域进行了大量的研究，取得了丰硕的成果。
1. 国内研究现状
国内学者在图像去噪领域的研究起步相对较晚，但近年来发展迅速。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本研究的主要内容是利用AutoEncoder-Decoder模型构建高效的图像去噪方法，并对其性能进行评估。
具体内容如下：1.研究不同类型的图像噪声模型，分析其特点和对图像质量的影响。
2.研究传统的图像去噪方法，如均值滤波、中值滤波、高斯滤波等，分析其优缺点。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用以下方法和步骤：1.文献调研：查阅国内外相关文献，了解图像去噪领域的最新研究进展，特别是AutoEncoder-Decoder模型在图像去噪中的应用情况。
2.数据集准备：选择合适的公开数据集，如BSD68、Set14等，用于模型训练和测试。
3.模型构建：设计并实现基于AutoEncoder-Decoder的图像去噪模型，包括编码器、解码器、损失函数、训练策略等方面。
5. 研究的创新点
本研究的创新点在于：1.提出了一种基于改进型AutoEncoder-Decoder的图像去噪模型，该模型结合了XX技术和YY算法，能够更好地捕捉图像的结构信息和细节信息，从而提升去噪效果。
2.提出了一种新的损失函数，该函数能够更好地衡量去噪图像与原始图像之间的差异，从而引导模型进行更有效的训练。
3.提出了一种新的模型训练策略，该策略能够有效避免模型过拟合，提升模型的泛化能力。
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.
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