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基于小波变换的图像去噪算法研究及其FPGA实现的任务书
任务书
一、任务背景：
随着科技的不断发展，人们的生活离不开数字图像处理。而数字图像处理的一个重要环节就是对图像进行去噪，以保证图像质量的准确性和清晰度。小波去噪是目前常用的处理方法，其主要原理是将噪声信号从原始信号中分离出来，对原始信号进行平滑处理。小波去噪方法的基本框架包含小波分解、阈值处理和小波重构三个步骤。
同时，FPGA（可编程逻辑门阵列）作为一种可重构的数字电路，具有高速、灵活、可靠、省电等优势。因此，利用FPGA实现小波去噪算法可以提高图像处理速度，降低系统功耗。
二、任务目标：
本任务旨在研究并实现基于小波变换的图像去噪算法，并将其应用于FPGA中实现，以达到更高效的信号处理。
具体目标为：
1.掌握小波变换及基于小波变换的图像去噪原理和算法；
2.实现基于小波变换的图像去噪算法，并优化算法性能；
3.将所实现的算法应用到FPGA中，并对其进行硬件设计和优化；
4.进行实验验证与性能分析，达到去噪效果明显、处理速度快、功耗低的效果。
三、任务内容：
1.研究小波变换及其在图像处理中的应用，掌握小波变换的原理、基本函数、分解方法等知识；
2.研究基于小波变换的图像去噪算法，比较不同算法对图像去噪效果的影响、性能；
3.实现所选用的小波变换及去噪算法，优化算法性能；
4.将算法应用到FPGA中，进行硬件设计和优化，并完成电路图设计、编程等工作；
5.进行实验验证和性能分析，比较FPGA实现算法与传统处理方法的差异，达到更高效、快速、低功耗的效果。
四、任务计划：
任务周期为三个月。具体计划如下：
第一阶段（一个月）：研究小波变换原理及图像去噪算法
1.1学习小波变换及其在图像处理中的应用；
1.2掌握小波变换的原理、基本函数、分解方法等知识；
1.3研究基于小波变换的图像去噪算法，比较不同算法对图像去噪效果的影响、性能。
第二阶段（一个月）：实现所选用的小波变换及去噪算法
2.1实现所选用的小波变换及去噪算法；
2.2优化算法性能，提高去噪效果。
第三阶段（一个月）：FPGA实现与性能分析
3.1将算法应用到FPGA中，进行硬件设计和优化；
3.2完成电路图设计、编程等工作；
3.3进行实验验证和性能分析，比较FPGA实现算法与传统处理方法的差异，达到更高效、快速、低功耗的效果。
五、任务要求：
1.具有计算机、电子等相关专业的学士及以上学位。
2.具有较强的编程能力，熟悉C/C++或Verilog等程序设计语言。
3.对数字信号处理和计算机视觉等领域有较好的理解。
4.具备良好的团队合作精神和沟通能力，能够积极配合指导教师和组员完成任务。
5.能够按时保质完成任务并撰写完善的任务报告。
六、任务成果：
1.研究报告：对小波变换及基于小波变换的图像去噪算法的研究，算法的实现和优化过程，以及FPGA实现与性能分析报告。
2.程序代码：包括小波分解、阈值处理和小波重构的完整代码以及FPGA实现的Verilog代码。
3.实验数据：包括算法处理前后的图像数据和处理时间等性能数据。
4.任务成果汇报：准备相应的PPT和口头报告，并回答学术委员会的提问。
七、任务评估：
根据完成任务的质量、进度等方面进行总体评估，考虑因素包括：
1.技术难度：选题难度、算法实现难度等；
2.实验设计和数据处理的严谨性；
3.研究报告的撰写质量、完整度、规范性等；
4.项目成果的创新性和实用性；
5.团队工作与个人表现等。
八、任务阶段成果验收及前期准备：
任务验收将由组内成员进行。在每个阶段的结束，组内成员将汇报相应阶段的研究、实验工作以及遇到的问题和解决方案。指导老师将对结果进行评价和建议。预计任务前期需要做出以下准备：
1.熟悉小波变换原理及图像去噪算法；
2.学会使用小波变换相关工具包和编程语言；
3.提出创新点和解决方案，并在指导老师的帮助下进行初步研究。