基于非下采样Contourlet变换的眼底图像去噪增强算法研究的任务书.docx

基于非下采样Contourlet变换的眼底图像去噪增强算法研究的任务书
任务书
一、任务描述
本任务的目的是通过对基于非下采样Contourlet变换的眼底图像进行去噪和增强处理，提高眼底图像的质量和清晰度。本任务采用图像处理领域中的最新技术，综合运用数字信号处理、傅里叶变换、小波变换和Contourlet变换等方法进行图像处理。
二、任务目标
1.熟悉图像去噪和增强的基本概念和方法，掌握基于非下采样Contourlet变换的眼底图像去噪增强算法原理和应用；
2.收集和整理眼底图像数据和处理方法，并进行对比分析；
3.使用MATLAB等工具开发和实现基于非下采样Contourlet变换的眼底图像去噪增强算法，对眼底图像进行处理，并评估算法的效果和性能。
三、任务内容
1.图像去噪和增强的概念和方法
1.1图像噪声模型及其分类
1.2图像去噪的基本方法和经典算法
1.3图像增强的基本方法和经典算法
2.基于非下采样Contourlet变换的眼底图像去噪增强算法
2.1Contourlet变换基本原理
2.2非下采样Contourlet变换及其特点
2.3基于非下采样Contourlet变换的眼底图像去噪算法
2.4基于非下采样Contourlet变换的眼底图像增强算法
3.实验设计和结果分析
3.1实验数据采集和处理
3.2去噪算法实现和结果分析
3.3增强算法实现和结果分析
四、任务要求
1.深入理解基于非下采样Contourlet变换的图像去噪增强算法原理和应用，掌握算法的具体实现方案，并能有效应用于实际图像处理工作中；
2.严格按照实验设计，认真实施任务计划，并保证实验数据安全可靠；
3.对实验结果进行系统评估和分析，提出可能存在的问题和改进措施；
4.写出结构严谨、文字表述清晰、语言流畅的实验报告，并能够准确表述实验结果和结论。
五、参考资料
1.王家辉等.基于Contourlet变换的图像融合算法[J].计算机工程与科学,2010,32(08):190-193
2.张志鹏.基于非下采样Contourlet变换的遥感图像去噪[J].计算机时代,2015,03
3.赵影,张维.非下采样Contourlet变换的Mattes图像分割[J].计算机工程,2014,S1
4.李杰,雷昕,赵红燕.基于小波分析的眼底血管配准方法[J].医学光学杂志,2018,31(06):387-391
六、评分细则
1.实验过程及结果（40分）
2.文章规范（20分）
3.方法思路（20分）
4.创新性（20分）