图像去噪中若干问题的研究的任务书任务名称：图像去噪中若干问题的研究任务描述：本次任务拟针对图像去噪中的一些问题进行深入探讨和研究，以提高图像去噪的效果和准确度。具体包括以下任务：1.研究不同去噪算法的优缺点，包括基于小波变换、基于统计学、基于模型和基于深度学习等方法；2.探讨去噪算法中的超参数如何影响去噪效果，包括小波基函数、损失函数、网络结构等方面；3.研究在生成式对抗网络（GAN）中如何应用图像去噪，以增强深度学习模型的鲁棒性和减少噪声干扰；4.分析大规模真实场景中的图像去噪问题，研究如何有效应对混杂不清、失真严重、受限于低光照等环境下的图像去噪；5.实验验证并比较各种算法在不同场景下的去噪效果和计算效率，提出改进方案和思路。任务目标：1.综合了解图像去噪领域的相关算法和研究进展，掌握不同算法的原理和适用场景；2.分析并总结各种去噪算法的优缺点，指出超参数对去噪效果的影响，为算法选择和参数调整提供参考；3.探索图像去噪在生成式对抗网络中的应用，提高深度学习模型的适应性和鲁棒性；4.研究大规模真实场景中的图像去噪问题，提出针对性解决方案；5.实验验证不同算法在不同场景下的去噪效果和计算效率，提出改进思路和探索方向。任务成果：1.任务报告：对图像去噪中的若干问题进行系统梳理和深入研究，包括算法原理、优缺点、超参数影响、GAN应用、真实场景问题及实验验证等方面，提出对应的解决方案和改进思路。报告完成后，需在会议或期刊上发表相关论文，并进行宣讲或报告汇报；2.算法实现：针对研究中涉及的算法，需要根据对应论文和代码进行实现，并在数据集上进行实验验证和比较。所述代码需提交相关开源平台，如Github或Gitlab等，以方便使用和交流；3.数据集和实验结果：研究过程中，涉及到大量数据集和实验结果，需要将其整理并开放，以供其他研究者参考和使用。需注明数据来源和实验过程，以保证数据真实可靠。备注：以上任务内容和目标仅供参考，具体实施方案还需根据研究团队实际情况进行细化和调整。