1. 本选题研究的目的及意义
加性高斯噪声是图像、语音、信号等数据在采集、传输和处理过程中常见的干扰源，其存在会严重影响数据的质量和后续分析的准确性。
为了抑制和消除加性高斯噪声的影响，研究人员发展了多种去噪方法，其中正则化方法因其良好的数学可解释性和优异的去噪性能而备受关注。
本选题旨在深入研究基于正则化的加性高斯噪声处理方法，并探讨其在实际应用中的可行性和有效性，以期为相关领域的研究和应用提供理论指导和技术支持。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，国内外学者对加性高斯噪声的处理进行了大量的研究，并在理论和应用方面取得了显著的成果。
总的来说，现有的研究主要集中在以下几个方面：1.传统的去噪方法，如均值滤波、中值滤波、维纳滤波等，这些方法简单易行，但在处理强噪声时效果有限，且容易模糊图像细节。
2.基于变换域的去噪方法，如小波变换、Curvelet变换、Contourlet变换等，这些方法利用了噪声在变换域中的稀疏性，能够更好地保留图像细节，但在处理非平稳噪声时效果欠佳。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本选题的主要内容包括以下几个方面：1.研究加性高斯噪声的统计特性及其对信号的影响，分析噪声的均值、方差、概率密度函数等统计参数，以及噪声对信号的幅度、频率、相位等特征的影响。
2.研究常见的正则化方法，包括Tikhonov正则化、稀疏正则化、低秩正则化等，分析它们的原理、特点和适用范围。
3.针对不同类型的加性高斯噪声，设计和实现基于正则化的去噪算法。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论分析、算法设计、仿真实验和应用验证相结合的研究方法。
1.理论分析阶段：首先，对加性高斯噪声的统计特性进行深入研究，分析其对信号的影响。
其次，对各种正则化方法的原理、特点和适用范围进行系统地分析和比较，为后续的算法设计奠定理论基础。
5. 研究的创新点
本研究的创新点在于：1.针对不同类型的加性高斯噪声，设计和实现基于不同正则化方法的去噪算法，并将多种正则化方法结合起来，以提高去噪效果。
2.提出一种新的基于深度学习的正则化方法，利用深度神经网络学习噪声的统计特性和信号的先验信息，以实现更精确的去噪。
3.将所提出的去噪算法应用于实际问题中，例如医学图像去噪、遥感图像去噪等，并与传统的去噪算法进行比较，以验证所提出算法的优缺点。
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] 张翔, 何建华, 周献中. 基于加权全变分正则化的低剂量CT图像去噪[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(17): 214-220.
[2] 刘畅, 王向阳, 孙宁. 基于改进正则化方法的图像盲复原[J]. 光学精密工程, 2021, 29(8): 1904-1912.
[3] 张晓鹏, 王慧玲. 基于非局部均值和Tikhonov正则化的图像去噪算法[J]. 计算机应用研究, 2020, 37(1): 301-304.
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