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基于多小波的医学CT图像去噪算法研究的任务书
一、任务背景和意义
医学影像在临床和科学研究中均有着重要应用，其中CT(ComputedTomography)技术是医学影像中广泛使用的成像技术之一，能够高清地呈现人体内部的解剖学结构，在医学诊断和治疗中具有重要的作用。
然而，由于采集到的CT图像受到许多因素的影响，如噪声、斑点等等，这使得医学影像分析和诊断面临着严重的挑战，因此CT图像去噪技术的研究具有很高的价值和意义。
近年来，小波变换技术在信号与图像处理中得到了广泛应用，其优点是能够将信号分解为不同频率的小波系数，有效地提取信号各个频段的信息。因此，基于多小波的医学CT图像去噪算法研究已成为研究热点。
二、研究目的
本研究旨在研究基于多小波的医学CT图像去噪算法，通过对医学CT图像进行去噪处理，提高图像的质量和信噪比，从而提高医学影像的诊断准确性和可靠性，为临床医学和医学研究提供有效的支持。
三、研究内容和步骤
1.数据收集和预处理
通过常规临床检查和标准CT扫描仪采集一组医学CT图像数据，并对数据进行预处理，包括图像格式转换、图像分辨率调整、伪影去除等操作。
2.多小波变换与分解
采用小波分解技术对医学CT图像进行分解，将其分解为不同频率和空间尺度的小波系数，并通过多小波分解实现图像频谱的多尺度分解。
3.噪声模型建立
为了实现对医学CT图像噪声的建模，本研究将采用高斯模型和泊松模型来模拟CT图像中的噪声。
4.去噪算法设计
本研究将结合小波分解技术和噪声模型，提出基于多小波的医学CT图像去噪算法来降低图像的噪声干扰，保留图像的细节和轮廓信息。
5.算法实现与分析
实现设计的去噪算法，并对其进行详细的调试及分析，考察其对不同类型的医学CT图像的去噪效果，并与其他现有的CT图像去噪算法进行比较分析。
6.结果讨论和总结
根据实验结果，对本研究所提出的基于多小波的医学CT图像去噪算法进行评价和改进，并讨论与总结研究结果，提出今后研究的方向和建议。
四、研究计划和进度安排
时间节点任务计划
第1-2周熟悉医学CT图像去噪相关理论和技术
第3-4周收集医学CT图像数据并进行预处理
第5-6周进行多小波变换与分解
第7-8周建立噪声模型和设计去噪算法
第9-10周实现算法并对其进行分析和优化
第11-12周讨论和总结研究结果
五、研究成果和意义
通过本研究，可以得到一种基于多小波的医学CT图像去噪算法，该算法可以有效地降低图像中的噪声干扰，提高图像的质量和信噪比，具有较高的应用价值。此外，这项研究也为基于小波分析的医学影像信号处理提供了一种新的方向和思路，对加强医学影像学科技的交叉应用，促进医学诊断和研究具有重要的意义和价值。