全文总字数：1255字
1. 毕业设计（论文）主要内容：
使用传统方法以及基于深度学习的图像处理方法都对图像非均匀模糊问题提出了较好的解决方案，动态场景去模糊就是针对图像中局部区域存在模糊的问题。图像局部去模糊的难点主要在于难以获得用于实训图像的去模糊网络，难以获得局部图像模糊核以及去模糊问题需要较大的感受野等几个方面。本课题针对动态场景模糊问题，通过深度学习图像去模糊算法并设计卷积神经网络结构，实现动态场景中局部模糊的恢复。
通过本毕业设计的训练，以培养学生有较强的知识综合运用能力、工程实践能力、理论研究能力和创新意识，同时也增强学生的专业英语文献阅读能力软硬件综合运用能力。
2. 毕业设计（论文）主要任务及要求
1）学习和掌握相关理论知识，完成相关参考文献阅读及归纳总结，完成开题报告；2）学习并掌握相关技术的基础上，完成原理设计、算法实现和性能仿真等；
3）完成相关软硬件实现，完成实验、实验结果比较及分析等；
4）完成不少于12000字的论文撰写并完成答辩的相关工作；
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3. 毕业设计（论文）完成任务的计划与安排
第1 - 3周：收集、整理选题相关的文献资料，完成、完善方案论证，撰写开题报告；第4 - 5周：认真学习选题相关的知识、理论和算法实现等，熟悉软硬件环境；
第6 - 8周：建立软硬件仿真模型、完成程序编写、仿真实验等，并做好相关记录及分析；
第9-11周：完善相关实验、比较及分析，完成算法或系统的设计实现；
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4. 主要参考文献
1）梁为民. 计算机图像处理[D].北京日报出版社,2017.2）刘鹏飞，赵怀慈，曹飞道. 多尺度卷积神经网络的噪声模糊图像盲复原[J].红外与激光工程,2019,48(04):300-308.
3）吴梦婷，李伟红，龚卫国. 双框架卷积神经网络用于运动模糊图像盲复原[J].计算机辅助设计与图形学学报,2018,30(12):231-234.
4）Nah S, Kim T H, Lee K M. Deep Multi-Scale Convolutional Neural Network for Dynamic Scene Deblurring[J]. IEEE, Computer Vision and Pattern Recognition Engineering, 2017, 35(1):257-265.
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