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基于中值滤波和小波变换的图像去噪研究的中期报告
一、研究背景和意义
随着电视、计算机、移动设备等数码产品的普及和发展，数字图像在我们的生活中越来越重要。然而，由于数字图像的采集和传输过程中，受到各种因素影响，如噪声、抖动等，导致图像质量下降。因此，图像去噪技术成为数字图像处理中的一个重要领域。
目前，图像去噪技术在医学图像处理、机器视觉、视觉制造、计算机视觉等领域得到了广泛应用。因此，对于图像去噪技术的研究具有非常重要的意义。
二、研究内容
本研究采用中值滤波和小波变换相结合的方法进行图像去噪。具体来讲，我们将首先使用中值滤波对图像进行去噪处理，然后再利用小波分解来进一步提高去噪效果。
1.中值滤波
中值滤波是一种常用的非线性滤波算法，具有简单、快速、易于实现等优点。其原理是将待处理像素周围的一定区域内像素的灰度值进行排序，然后将排序后的中间值作为待处理像素的新灰度值。
2.小波变换
小波变换是一种基于傅里叶变换的一种新的处理信号的方法。在图像处理中，小波变换可以被看作是一种分解和重构的过程。具体来说，小波变换将图像分解为多个子带图像，每个子带图像都包含有不同频率的信息。通过对不同子带图像进行处理，可以实现对图像的去噪、压缩等处理。
三、研究进展
目前，我们已经完成了中值滤波和小波变换的算法实现，并利用Matlab软件对其进行了初步的实验验证。具体来说，我们利用高斯白噪声对图像进行了测试，并对其进行了不同程度的噪声污染。实验结果表明，采用中值滤波和小波变换的方法可以有效地降低图像的噪声水平，提高图像质量。
四、未来工作计划
下一步，我们将继续进行实验研究，并探索优化算法以提高图像去噪效果。同时，我们还将考虑如何将这种方法应用到实际的图像处理中，以解决一些实际问题。