基于中值滤波和小波变换的图像去噪算法研究的任务书.docx

基于中值滤波和小波变换的图像去噪算法研究的任务书
任务书
一、任务背景
随着数字图像技术的发展，数字图像成为了人们获取信息、传递信息、存储信息的重要手段。但随之而来的噪声问题也日益加剧，严重影响了数字图像的清晰度和质量。因此，图像去噪技术成为数字图像处理领域研究的重要内容。
传统的图像去噪算法主要是基于滤波或者傅里叶变换。然而，这些方法往往存在一些问题，例如滤波会使图像失真，傅里叶变换对于周期信号效果很好，但处理非周期信号则很不利。为了克服这些问题，本次任务基于中值滤波和小波变换两种算法，对图像去噪进行研究。
二、任务目标
1.学习中值滤波和小波变换的原理和方法，了解其优缺点及应用范围。
2.研究中值滤波和小波变换在图像去噪中的应用。
3.实现基于中值滤波和小波变换的图像去噪算法，并对比其效果和适用范围。
4.分析算法的优缺点，提出改进方案。
三、任务内容
1.中值滤波算法的研究与实现。
（1）了解中值滤波的基本原理，掌握中值滤波算法的步骤和实现方法。
（2）按照中值滤波算法的流程，编写MATLAB程序，实现对图像的去噪处理。
（3）对比中值滤波算法的优缺点，探究其适用范围和改进方向。
2.小波变换算法的研究与实现。
（1）了解小波变换的基本原理和几种小波基函数的特点，掌握小波变换的算法过程。
（2）设计小波变换滤波器，完成小波变换的分解和重构，并编写MATLAB程序实现。
（3）分析小波变换算法的优缺点和适用范围，比较其与中值滤波算法在图像去噪方面的优劣。
3.基于中值滤波和小波变换的图像去噪算法的设计与实现。
（1）将中值滤波和小波变换算法进行整合，开发出一种综合性的图像去噪算法。
（2）利用MATLAB实现该算法，并对比其与单独使用中值滤波或小波变换的效果和适用范围。
（3）对算法进行性能测试，并对比其在不同噪声强度下的表现。
4.改进算法的探索和研究。
（1）根据算法实现过程中的不足和对实际问题的深入了解，提出改进方案。
（2）编写MATLAB程序，验证改进后算法的可行性和实用性。
四、任务要求
1.认真阅读相关资料，掌握中值滤波、小波变换等算法的基本原理和实现方法。
2.利用MATLAB软件实现算法，并准确记录实现过程。
3.将实验数据进行有效统计和分析，并撰写实验报告。
4.在规定的时间内完成任务，保证任务的质量。
五、可行性分析
本次任务目标明确，内容详尽，可操作性强，任务难度适中。中值滤波和小波变换是图像处理中常用的去噪方法，从基础到综合的设计与实现符合学生的能力水平，有助于学生加深对算法原理和图像处理技术的理解。
六、参考文献
[1]朱梦涛，高珊，张承祚，等.基于小波变换的图像去噪算法研究[J].计算机应用研究，2020,(5):1487-1490.
[2]杨松，邢倩，李子超，等.一种综合去噪算法在数字图像处理中的应用[J].电子科技，2020，33（3）：97-100.