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基于小波的水下图像去噪研究的任务书
一、任务背景
随着人类利用水下资源的增加，水下图像处理的需求日益增长。然而，由于水下环境的特殊性质，其图像质量往往较低，出现噪点、模糊等问题，导致图像难以分析和应用。因此，需要开展基于小波的水下图像去噪研究，以提高水下图像质量，便于应用。
二、任务目标
本次任务旨在通过小波变换方法实现水下图像去噪，并验证其效果。
具体目标包括：
1.了解小波变换及其在图像处理中的应用；
2.研究水下图像的噪声类型及其特点；
3.基于小波变换，设计适合水下图像去噪的算法；
4.利用实验对算法进行验证，并与现有方法进行比较分析。
三、任务步骤
1.文献调研：综述小波变换及其在图像处理方面的应用，收集水下图像的数据集及相关文献资料；
2.确定水下图像的噪声类型：分析水下图像噪声特点，确定适合的小波基函数；
3.设计去噪算法：根据确定的小波基函数和水下图像的噪声特点，设计基于小波的水下图像去噪算法；
4.实验验证：利用水下图像数据集对算法进行验证，并与现有方法进行比较分析；
5.撰写论文：撰写任务论文，包括算法设计及实验数据分析。
四、任务计划
任务起止时间：2021年9月1日-2022年4月30日
具体计划如下：
1.第1-2周：查阅文献，对小波变换及水下图像的噪声进行综述；
2.第3-4周：设计小波基函数，确定适合水下图像的基函数；
3.第5-8周：根据小波基函数和水下图像的特点，设计基于小波变换的水下图像去噪算法；
4.第9-10周：准备水下图像数据集，并进行实验验证；
5.第11-12周：对实验数据进行分析，与现有方法进行比较；
6.第13-14周：撰写任务论文及汇报准备；
7.第15周：完成任务汇报，撰写任务总结。
五、任务要求
1.对小波变换有一定了解，具备良好的编程能力；
2.精通常见的图像处理算法及工具；
3.具备一定的文献调研和撰写学术论文的能力。
六、参考文献
[1]YangX,WangY,MiX,etal.Denoisingofunderwaterimageswithareweightedsparseapproach[C]//2016IEEEInternationalConferenceonImageProcessing(ICIP).IEEE,2016:434-438.
[2]XuL,LiC,ZuoW,etal.Underwaterimageenhancementbydehazingwithminimuminformationlossandhistogramdistributionprior[J].IEEETransactionsonImageProcessing,2017,26(1):150-165.
[3]王红菲,赵欣,张文光.水下图像去噪方法综述[J].农业机械学报,2018,49(02):282-293.
[4]赵天明,贲泽龙,张英涛,等.基于带通小波变换的水下图像去噪方法[J].铁道学报,2017,39(02):99-105.