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基于非局部方法的图像分割与图像去噪研究的任务书
任务书
一、课题名称
基于非局部方法的图像分割与图像去噪研究。
二、课题背景
图像分割和图像去噪是图像处理领域的两个重要研究方向，对于图像的特征提取、图像识别、图像压缩等方面具有重要的意义。在实际应用中，图像常常受到各种因素的影响而产生噪声，这会影响图像质量以及后续处理的效果，所以需要对图像进行去噪处理。同时，图像分割也是图像处理领域中的重要研究领域，它可以将图像中的不同像素分组，并将其划分为不同的区域，对于图像的后续处理是很有帮助的。本课题主要研究基于非局部方法的图像分割和图像去噪。
三、课题内容和研究思路
本课题将研究基于非局部方法的图像分割和图像去噪问题，并探究其实现方法和优化途径。具体的研究内容如下：
1.非局部方法的原理及相关研究，包括非局部均值滤波算法、非局部相似性匹配算法等。
2.研究非局部方法在图像去噪方面的应用，并探究其优化途径，例如基于局部权重和全局权重的非局部均值滤波方法等。
3.研究非局部方法在图像分割方面的应用，探究其实现思路及相关算法，例如基于非局部相似性匹配算法的图像分割方法等。
4.设计实验并进行仿真模拟，评估所提出的方法在图像分割和图像去噪方面的效果。
四、预期成果
预期成果为开发出一种基于非局部方法的图像分割和图像去噪算法，并进行实验验证和性能评估，同时撰写论文或发表学术文章。
五、拟定进度安排
第一年：
1.学习和掌握基础的图像处理理论和算法，包括数字图像处理、图像去噪、图像分割等等。
2.研究非局部方法的原理及相关文献，了解其在图像处理中的应用。
3.针对非局部方法在图像去噪方面的应用，探究其优化途径，开展相应的仿真实验，并对实验结果进行分析和总结。
第二年：
1.针对非局部方法在图像分割方面的应用，探究实现思路及相关算法，并设计实验进行仿真模拟。
2.对比实验结果，评估所提出的方法在图像去噪和图像分割方面的效果。
第三年：
1.写作研究论文或发表学术文章，展示研究成果。
2.总结研究成果，对未来工作进行规划。
六、参考文献
1.Dabov,K.,Foi,A.,Katkovnik,V.,&Egiazarian,K.(2007).Non-localimagedenoisingwithiterativeadaptation.Proceedingsoftheinternationalconferenceonimageprocessing,2:11-14.
2.Buades,A.,Coll,B.,&Morel,J.M.(2005).Anon-localalgorithmforimagedenoising.IEEEcomputersocietyconferenceoncomputervisionandpatternrecognition,2:60-65.
3.Buades,A.,Coll,B.,&Morel,J.M.(2010).Non-localmeansimageandvideodenoising.SpringerVerlag.
4.Zhou,Z.H.(2012).Patternrecognition.WorldScientificPublishingCompany.
5.Shi,J.,&Malik,J.(2000).Normalizedcutsandimagesegmentation.IEEETransactionsonpatternanalysisandmachineintelligence,22(8):888-905.