基于Contourlet变换的超声图像去噪算法研究的任务书.docx

基于Contourlet变换的超声图像去噪算法研究的任务书
一、选题背景
随着人类健康意识的提升，人们越来越注重医疗技术的发展和应用。而超声图像技术在医学诊断及治疗方面起着重要的作用。但是，由于受到生理因素和仪器的影响，如声源的不规则等，图像存在着不可避免的噪声，这些噪声的存在，严重影响了超声图像的质量，给医学诊断造成了相当大的困难。
因此，超声图像去噪技术的研究，对于提高超声图像信息的可靠性和准确性，具有重要的意义和价值。Contourlet变换是近年来出现的一种新的多尺度分析方法，具有很好的局部特性及对边缘的强鲁棒性，能够有效地处理非平稳信号，并且具有较高的压缩性能。因此，Contourlet变换可以被应用到超声图像去噪的研究领域中。
二、研究内容
本课题旨在研究基于Contourlet变换的超声图像去噪算法。具体包括以下内容：
1.Contourlet变换的原理和特性介绍，包括Contourlet变换的基本方法、层次结构、分解和重构过程等。
2.超声图像噪声的分析与处理，综合各种超声图像噪声的特点，分析其成因及对超声图像信息的影响，并找到相应的处理方法。
3.基于Contourlet变换的超声图像去噪算法研究。针对超声图像的特点，根据Contourlet变换的特性，设计合适的去噪算法，去除超声图像中的噪声，提高图像的信噪比和图像的清晰度。
4.算法性能的评价和分析，使用各种评价指标对算法进行评价和分析，包括PSNR、MSE、MSSIM等。
三、研究意义
本课题的研究意义主要包括以下几个方面：
1.提高超声图像的质量和可靠性，为医学诊断提供更加准确和有效的信息。
2.探索Contourlet变换在超声图像去噪中的应用，拓宽了Contourlet变换的应用领域。
3.为超声图像去噪相关算法的研究和开发提供了有益的启示和参考。
4.为未来深入探索Contourlet变换在图像处理领域的应用提供了基础。
四、研究方法
本课题主要采用以下研究方法：
1.文献调研法：搜集和阅读相关的文献，综合各种文献中的方法和技术。
2.理论分析法：根据文献的分析和探讨，了解各种算法和技术的原理和特性。
3.数学建模法：根据对Contourlet变换和超声图像噪声的理解，建立相应的数学模型。
4.算法实现和分析法：基于Matlab等图像处理软件，将所建立的数学模型进行算法实现，并使用评价指标进行算法性能评价和分析。
五、预期成果
本课题的预期成果包括以下几方面：
1.完成对Contourlet变换的原理和特性的研究和分析。
2.分析超声图像噪声成因和对图像的影响。
3.基于Contourlet变换的超声图像去噪算法研究，并在Matlab环境下完成算法的实现。
4.使用各种评价指标对算法进行评价和分析，并对算法的性能进行比较和评估。
5.书写课题论文，并完成课题报告的撰写和汇报。