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基于多尺度变换图像去噪及融合算法研究的任务书
任务书：基于多尺度变换图像去噪及融合算法研究
一、任务背景
在现实生活中，由于种种原因，图像中经常会存在噪声，例如传感器采集时的噪声、传输中的噪声以及图像本身固有的噪声等。这些噪声会影响到图像的质量和信息量，也会对下游应用（如图像分析、检测等）产生负面影响。因此，如何有效地去除图像噪声成为了图像处理领域中的一大应用研究方向。
传统的图像去噪算法通常会造成一定的信息损失，例如模糊、失真等，且难以处理多尺度、多光谱的图像。近年来，基于多尺度变换的图像去噪及融合算法得到了广泛的关注和研究，能够更有效地去除图像噪声，同时保持图像的边缘和细节信息，使得图像质量得到了大幅提升。
因此，本任务旨在通过研究基于多尺度变换的图像去噪及融合算法，探究其在图像处理中的应用，提高图像质量和信息量。
二、任务目标
1.掌握基于多尺度变换的图像去噪及融合算法的基本原理和方法：深入理解小波变换、多分辨率分析等基础理论，并掌握现有的多尺度变换图像去噪及融合算法；
2.实现多尺度变换图像去噪算法：使用MATLAB或Python等编程语言，通过编写程序实现一种基于多尺度变换的图像去噪算法，并对其进行测试和优化；
3.实现多尺度变换图像融合算法：实现基于多尺度变换的图像融合算法，对比不同算法的效果和性能，提高图像质量和信息量；
4.综合应用：将多尺度变换图像去噪和融合算法与实际图像处理场景相结合，例如医学影像、航空影像、遥感影像等应用场景，提高图像质量和信息量。
三、任务要求
1.按时完成任务，并按时提交任务报告和相关程序；
2.要求熟练掌握小波变换、多分辨率分析等基础理论，并能实现论文中提到的多尺度变换图像去噪和融合算法；
3.能够分析不同算法的有效性和性能，并进行算法优化；
4.能够将算法应用到实际图像处理场景，提高图像质量和信息量。
四、任务分工
1.了解多尺度变换图像去噪及融合算法的基本原理和方法，撰写相关文献综述，由组长负责完成；
2.实现多尺度变换图像去噪算法，由组员A负责实现，包括程序编写、测试和优化；
3.实现多尺度变换图像融合算法，由组员B负责实现，包括程序编写、测试和优化；
4.将算法应用到实际图像处理场景，提高图像质量和信息量，由组员C负责实现。
五、任务时间安排
本任务计划时长为60天，具体计划如下：
1.第1-10天：组长撰写文献综述，梳理多尺度变换图像去噪及融合算法的基本原理和方法；
2.第11-30天：组员A实现多尺度变换图像去噪算法，包括程序编写、测试和优化；
3.第31-50天：组员B实现多尺度变换图像融合算法，包括程序编写、测试和优化；
4.第51-60天：组员C将算法应用到实际图像处理场景，提高图像质量和信息量，撰写任务报告作为结题报告。
六、任务验收标准
1.按时完成任务并提交任务报告和相关程序；
2.能够熟练运用小波变换、多分辨率分析等基础理论，并实现论文中提到的多尺度变换图像去噪及融合算法；
3.能够分析不同算法的有效性和性能，并进行算法优化；
4.能够将算法应用到实际图像处理场景，提高图像质量和信息量。