基于小波与小波包分析的CT图像去噪增强研究的任务书.docx

基于小波与小波包分析的CT图像去噪增强研究的任务书
任务书
一、任务背景：
在CT（ComputedTomography）图像处理中，由于图像采集环节中存在多种因素的干扰，如伪影、人工调整偏差及图像颗粒噪声等，会导致由于CT重建过程中的噪声，从而降低了图像的质量与可视化效果，影响图像的医学诊断及分析。因此在医学图像处理中，图像去噪增强是必不可少的一步。近年来，小波与小波包分析已经广泛应用在图像处理领域中。
二、任务要求：
基于小波与小波包分析的CT图像去噪增强研究，主要包括以下任务：
1.研究小波与小波包分析的原理，掌握其基本概念及算法实现。
2.研究CT图像重建中常见的噪声类型，分析其特点及形成原因。
3.探究小波与小波包分析在CT图像去噪增强中的应用，了解常用的小波与小波包变换模型及其性质。
4.基于所学知识，设计实验方案，应用小波与小波包分析方法对CT图像进行去噪增强，比较不同方法的效果及精度，结合医学实际需求进行分析并提出优化方案。
5.撰写实验报告，总结研究结果，归纳小波与小波包分析在CT图像去噪增强中的优势及不足，提出未来研究的发展方向。
三、预期结果：
通过本次研究，预期实现以下目标：
1.深入理解小波与小波包分析在图像处理中的原理与应用。
2.掌握CT图像噪声去除、图像增强的基本方法及实现流程，在医学图像处理方面有所提高。
3.设计合理的实验方案，对比分析常用的小波与小波包变换模型及其对CT图像去噪增强的效果与精度，提出优化方案。
4.通过实验数据及结果对小波与小波包分析在CT图像去噪增强中的优缺点及应用潜力进行总结与归纳，为医学图像处理技术的继续发展提供有效的参考。