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基于轮廓波变换的图像去噪和识别研究的开题报告
一、研究背景及意义
图像处理技术已广泛应用于各个领域，其中图像去噪和图像识别是比较重要的研究方向。图像去噪是指通过对图像进行处理，去除其中的噪声干扰，保留图像原有的信息。图像识别是指通过计算机程序对图像进行分析，识别其中的特征和内容。
基于轮廓波变换的图像去噪和识别方法是一种新兴的图像处理技术，能够有效地去除图像噪声、提取轮廓信息、特征识别等。因此，该方法在计算机视觉、机器人视觉、遥感图像处理、医学图像处理等领域都有广泛的应用。
二、研究内容和技术路线
本研究面向图像去噪和识别的应用需求，以基于轮廓波变换的图像处理技术作为研究方向，主要研究内容包括：
1.基于轮廓波变换的图像去噪方法研究
通过对图像进行多尺度分解，利用轮廓波变换提取图像中的轮廓信息，进而去除图像中的噪点。
2.基于轮廓波变换的图像特征提取方法研究
利用轮廓波变换提取图像中的轮廓信息，生成特征向量，建立特征库，实现图像识别。
3.基于轮廓波变换的图像分类算法研究
将所提出的特征提取方法与常用的图像分类算法相结合，进行实验验证，比较不同算法的效果和优劣。
技术路线：
1.阅读相关文献，对图像去噪和识别技术进行综述，并分析轮廓波变换技术在这两个方向上的应用现状和局限性。
2.基于Matlab平台，研究轮廓波变换算法的实现及其在图像处理中的应用。
3.设计实验场景，采集图像数据，进行实验验证，并比较不同算法的效果和优劣。
三、预期研究成果
预期研究结果包括：
1.提出一种基于轮廓波变换的图像去噪和识别方法，具有较好的稳定性和鲁棒性。
2.建立图像特征库，实现对不同类型图像的自动识别。
3.对所提出的方法进行实验验证，并比较不同算法的效果和优劣，验证了该方法的可行性和实用性。
四、研究难点和解决方案
研究难点主要包括：
1.如何实现图像的多尺度分解和轮廓信息提取，保证去噪和特征提取的精度和效率。
解决方案：基于MATLAB平台，采用差分金字塔实现图像的多尺度分解，利用轮廓波变换算法提取轮廓信息，实现高效精准的图像去噪和特征提取功能。
2.如何对轮廓信息进行有效分类和特征提取，实现图像识别功能。
解决方案：通过对轮廓信息进行多维特征向量提取，建立特征库实现特征学习和图像识别功能。
五、进度计划
本研究拟于2022年1月开始，预计2023年1月完成。具体进度安排如下：
2022年1月-3月：阅读相关文献，了解轮廓波变换技术的原理和应用。
2022年4月-6月：研究轮廓波变换算法的实现及其在图像处理中的应用。
2022年7月-9月：设计实验场景，采集图像数据，进行实验验证。
2022年10月-12月：分析实验结果，优化算法效果，写作毕业论文。
2023年1月：完成毕业论文，准备答辩。