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基于特征保持的几何模型去噪研究的任务书
一、研究背景
数字图像是计算机视觉中的重要基础数据，但由于图像采集和传输过程中存在噪声、突发的干扰等因素，图像中常常含有各种类型的噪点，从而影响图像的观测质量和分析结果。因此图像去噪一直是计算机视觉领域一个重要的研究方向。去噪方法目前包括基于滤波的方法、基于小波变换的方法、基于稀疏表示的方法等。其中，基于特征保持的几何模型去噪方法近年来因为其优点逐渐受到研究者们的关注。
二、研究内容
本次任务的主要研究内容为基于特征保持的几何模型去噪方法。该方法实现对图像噪声的抑制，同时尽可能的保存图像的特征信息，避免去噪后图像失真。具体研究内容如下:
1、对不同的噪声类型进行分类和分析，根据其特点，选取合适的去噪算法。
2、针对基于特征保持的几何模型去噪方法，选取合适的求解优化方法，从而实现对图像中的噪声进行精确的去除。
3、研究去噪后图像的评价指标，分别从信噪比、结构相似度、峰值信噪比等方面进行分析比较，确定去噪效果的优劣。
4、通过实验仿真验证所研究的去噪算法的可行性和有效性，并与其他常用去噪方法做对比分析，进一步证明所提出的几何模型去噪方法在实际应用中的优越性。
三、研究意义
通过研究基于特征保持的几何模型去噪方法，可以更加准确和高效地对图像中的噪声进行去除，而不会对图像中的特征信息及结构产生破坏，提高了图像处理的准确性和可靠性。该研究具有如下的意义：
1、拓展图像去噪方法研究领域，优化现有方法的去噪效果；
2、提高数字图像在计算机视觉相关领域的应用质量和可靠性；
3、为实际应用提供了更好的应用基础和理论支持。
四、研究方法
在本研究中，我们将采用以下方法进行研究：
1、利用Matlab等数据处理软件实现基于特征保持的几何模型去噪方法，并针对各种类型噪声进行优化。
2、选取图像去噪中常用的评价指标进行分析比较，并进行实验仿真验证。
3、对目标图像和控制图像进行量化比较，观察和分析去噪效果。
五、预期成果
本次研究的预期成果如下：
1、实现基于特征保持的几何模型去噪算法
2、对不同类型的噪声进行分类和分析，并优化去噪算法。
3、分析和比较去噪效果，提供优化方法。
六、研究进度和预期时间表
本次研究的进度和预期时间表如下：
1、研究任务分解和任务分配，完成任务书1天；
2、以Matlab为主要工具完成实验内容10天；
3、进行实验仿真，分析比较去噪效果5天；
4、编写实验论文7天；
5、修订论文2天。
七、参考文献
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