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基于小波变换的SAR图像降噪算法研究的开题报告
一、问题的提出与研究意义
合成孔径雷达（SyntheticApertureRadar，SAR）是一种具有良好跨越障碍物、穿透不良气象等特性的高分辨率、全天候遥感技术。SAR图像通常存在着噪声干扰，对SAR图像进行降噪处理是SAR图像后续处理的重要环节之一，降噪处理能够提高SAR图像的质量，为后续应用提供更加丰富的信息。
目前，基于小波变换的SAR图像降噪算法已经成为SAR图像处理中最有效的方法之一。小波变换具有多分辨率分析的特点，能够将图像分解为多个尺度的细节系数和一个低频近似系数，将细节系数与低频近似系数分别处理，达到有效去噪的效果。因此，本文选取基于小波变换的SAR图像降噪算法为研究方向，旨在提出一种基于小波变换的SAR图像降噪算法，实现对SAR图像的高效、准确降噪。
二、研究内容与研究方法
本文拟研究基于小波变换的SAR图像降噪算法，具体研究内容如下：
1.对SAR图像进行小波变换，将图像分解为多个尺度的细节系数和一个低频近似系数；
2.根据小波变换结果，提取细节系数和低频近似系数，在小波域中分别进行降噪处理；
3.通过小波变换的逆变换，将降噪后的细节系数和低频近似系数重构成降噪后的SAR图像；
4.对比实验，评估所提出算法的降噪效果和运算时间，并与其他SAR图像降噪算法进行对比。
其中，研究方法主要包括小波变换、小波域降噪方法、图像重构等。
三、研究目标与预期成果
本文的研究目标是实现一种基于小波变换的SAR图像降噪算法，提高SAR图像的质量，为后续应用提供更加丰富的信息。预期成果如下：
1.提出一种基于小波变换的SAR图像降噪算法，实现对SAR图像的高效、准确降噪；
2.通过对实验结果的分析和比较，验证所提出算法的降噪效果和运算时间；
3.为SAR图像降噪领域的研究提供一种新的思路和方法，对相关领域的研究和应用具有推进作用。
四、进度安排
1.前期调研：对SAR图像、小波变换及其在图像处理中的应用进行深入研究，了解当前国内外对于基于小波变换的SAR图像降噪算法的研究现状，为后续研究打下基础（1个月）；
2.算法设计：根据前期调研结果，设计基于小波变换的SAR图像降噪算法，包括小波变换过程、小波域降噪方法、图像重构等（2个月）；
3.实验设计：根据所设计算法的特点，制定实验方案，进行参数设置和有效性验证（1个月）；
4.实验分析：对实验数据进行分析和处理，得到算法对比结果，并对比其他SAR图像降噪算法进行分析（2个月）；
5.论文写作：撰写开题报告及毕业论文（2个月）。
五、参考文献
1.张文臻，杨全志.SAR图像的小波分析［J］.电脑利用与应用，1994（3）：30-33．
2.胡韶强,吕瑞波,裴小明.基于小波分析的SAR图像去噪的算法研究［J］.海洋技术学报，2006，25（1）：113-116．
3.冯佳杰，王建立.基于小波变换的SAR图像去噪算法［J］.湖南科技大学学报，2008，23（3）：109-111．
4.陶继宣，王乃强，黄凯等.基于小波变换的SAR图像去噪方法［J］.光学精密工程，2011，19（3）：518-526．
5.鞠鲁芬.基于小波变换的SAR图像去噪算法研究［D］.武汉大学，2015.