基于中值滤波和小波变换的改进型图像去噪研究的任务书.docx

基于中值滤波和小波变换的改进型图像去噪研究的任务书
任务书
一、课题背景
图像去噪是数字图像处理中的重要问题，通常的噪声来源包括图像采集设备、传输过程和图像存储等。图像去噪的目的是尽可能地消除这些噪声，并保留原始图像中的有效信息。中值滤波和小波变换是两种广泛使用的图像去噪方法，但它们在去除噪声的同时也会导致图像细节的丢失和模糊化。
针对这一问题，本课题将研究基于中值滤波和小波变换的改进型图像去噪方法。本课题将探索如何在消除图像噪声的同时，尽可能地保留图像的细节信息，提高图像去噪的精度和效果。
二、研究内容
1.中值滤波和小波变换的原理和方法。
2.基于小波变换的图像去噪方法的研究。
3.基于嵌套中值滤波和小波变换的改进型图像去噪方法的研究。
4.改进型图像去噪方法的实现和评估。
5.讨论该方法的优缺点和未来的研究方向。
三、研究计划
1.第一阶段（1-2周）：文献调研和综述撰写。该阶段主要研究已有的中值滤波和小波变换的图像去噪方法，撰写一份综述论文。
2.第二阶段（3-4周）：基于小波变换的图像去噪方法的研究。该阶段将主要研究小波变换的原理和方法，并探索如何基于小波变换来进行图像去噪。
3.第三阶段（5-6周）：基于嵌套中值滤波和小波变换的改进型图像去噪方法的研究。该阶段主要研究如何将中值滤波和小波变换相结合，并改进这两种方法来提高去噪的效果。
4.第四阶段（7-8周）：改进型图像去噪方法的实现和评估。该阶段将实现并评估改进型图像去噪的方法，比较其与传统方法之间的差异。
5.第五阶段（9-10周）：讨论该方法的优缺点和未来的研究方向。该阶段将结合已有的研究结果，探讨该方法的优点、不足和未来的研究方向。
四、研究要求
1.能独立阅读和理解英文文献，并进行必要的翻译。
2.能够熟练掌握MATLAB和Python等相关工具。
3.能够进行数学分析和有效的编程实现。
4.良好的团队合作精神和沟通能力。
五、参考文献
1.F.Miroslav,G.Edita,Gallo,etal.Improvingimagedenoisingwiththediscretewavelettransform.InProc.ofthe16thIEEEInternationalConferenceonComputerVision,Nov.2015.
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