1. 本选题研究的目的及意义
图像在获取、传输和存储过程中，由于受到各种因素的影响，例如光线不足、传感器热噪声、信号传输干扰等，常常会引入噪声。
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，例如图像识别、目标检测、医学影像诊断等。
因此，图像去噪成为了图像处理领域中一个至关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
图像去噪一直是图像处理领域的研究热点，近年来，国内外学者在该领域取得了丰硕的成果。
1. 国内研究现状
国内学者在图像去噪方面做了大量研究，并在一些特定领域取得了突破。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本研究的主要内容包括以下几个方面:
1.热核基本理论研究:深入研究热核的定义、性质，以及热核与扩散方程的关系。
重点关注热核尺度参数对图像平滑效果的影响，以及如何根据噪声特性选择合适的尺度参数。
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，具体步骤如下：
1.文献调研阶段:深入研究国内外关于图像去噪，特别是heat-kernel在图像处理中应用的相关文献，了解heat-kernel的基本理论、发展现状以及在图像去噪方面的研究进展，为本研究提供理论基础和研究方向。
2.理论分析阶段:研究heat-kernel的数学性质，分析其对图像平滑和边缘保持的影响，构建基于heat-kernel的图像噪声模型。
3.算法设计阶段:基于构建的噪声模型，设计基于heat-kernel的图像去噪算法。
5. 研究的创新点
本研究的预期创新点包括：
1.构建更精确的基于heat-kernel的图像噪声模型:针对光学图像噪声的特点，构建更精确的基于heat-kernel的图像噪声模型，能够更准确地描述噪声的空间相关性和强度分布，为去噪算法设计提供更可靠的理论依据。
2.提出自适应的heat-kernel尺度参数选择方法:研究噪声特性与heat-kernel尺度参数之间的关系，提出自适应的heat-kernel尺度参数选择方法，能够根据图像的噪声水平和内容自适应地调整参数，提高算法的去噪效果。
3.设计高效的基于heat-kernel的图像去噪算法:结合图像特征和噪声特性，设计高效的基于heat-kernel的图像去噪算法，在有效抑制噪声的同时，更好地保留图像细节，并提高算法的计算效率。
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.郭荣,张军,徐波.基于改进热核的SAR图像边缘保持去噪算法[J].电子与信息学报,2020,42(01):104-112.
2.彭宇,周锐,林家骏,李松.基于热核特征的快速图像检索算法[J].小型微型计算机系统,2021,42(08):1721-1726.
3.刘亚男,孙权森,李俊山.热核签名在多源异构数据匹配中的应用[J].计算机科学,2020,47(03):170-176.
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