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至关重要且富有挑战性的研究课题，其目的是去除图像中存在的各种噪声干扰，恢复图像的原始信息，提高图像质量，以满足后续图像分析、识别和理解等应用的需求。
本选题的研究对于提高图像质量、改善视觉体验、推动相关领域技术进步具有重要的理论意义和实际应用价值。
图像在获取、传输和存储过程中，由于受到各种因素的影响，例如光线条件、传感器质量、传输介质等，不可避免地会引入噪声。
2. 本选题国内外研究状况综述
图像去噪一直是图像处理领域的研究热点，国内外学者在该领域进行了大量的研究，并取得了丰硕的成果。
总的来说，现有的图像去噪方法可以分为两大类：传统去噪方法和基于深度学习的去噪方法。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本选题主要研究内容包括以下几个方面：
1.深入研究加权核函数在图像去噪中的作用机制，分析不同加权核函数的优缺点及其适用场景，为后续改进加权核函数提供理论依据。
2.提出一种改进的加权核函数构建方法，该方法将结合图像的局部特征和噪声分布特性，自适应地调整加权核函数的参数，以提高去噪效果。
3.设计基于改进加权核函数的图像去噪算法，详细阐述算法的步骤和流程，并通过实验验证算法的有效性。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论分析、算法设计、仿真实验和结果分析相结合的研究方法。
首先，将进行文献调研，深入了解图像去噪领域的研究现状，特别是加权核图像去噪算法的相关理论和技术，为算法设计提供理论基础。
其次，将分析传统加权核算法的优缺点，并结合图像局部特征和噪声分布特性，设计改进的加权核函数，以提高算法的去噪效果和鲁棒性。
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.提出一种改进的加权核函数构建方法，该方法能够自适应地调整加权核函数的参数，以更好地适应图像局部特征和噪声分布特性，从而提高去噪效果。
2.设计基于改进加权核函数的图像去噪算法，并通过实验验证算法的有效性和优越性，为图像去噪领域提供一种新的思路和方法。
3.探讨算法在不同应用场景下的适用性和局限性，为实际应用提供参考。
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. 张俊，黎绍发，郭璠，等. 基于改进引导滤波和加权核范数最小化的图像去噪[J]. 电子学报, 2021, 49(10): 1971-1980.
2. 王雪，王春，王向阳. 基于改进非局部均值和加权核回归的图像去噪算法[J]. 激光与红外, 2021, 51(02): 242-248.
3. 赵跃龙，王兴华，刘洋. 基于加权核稀疏表示的图像去噪算法[J]. 计算机应用, 2020, 40(09): 2738-2743.
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