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基于小波和有限脊波变换的图像去噪的任务书
任务书
一、任务背景与意义
图像去噪技术是数字图像处理领域中的一项关键技术，其主要任务是对受到不同因素影响而产生噪声的图像进行处理，去除噪声部分，使得图像更加清晰、具有更好的视觉效果。小波和有限脊波变换是两种常用的图像去噪方法，它们都可以针对不同类型的图像噪声进行处理，且具有较高的效果和速度。
本次任务旨在探讨基于小波和有限脊波变换的图像去噪方法，包括算法的原理、流程及实现等方面的内容，进一步提高对图像处理技术的理解与应用水平，增强对数字图像处理的实践能力，为后续相关应用提供基础和支撑。
二、任务内容
1.小波变换的原理及应用
（1）掌握小波变换的数学基础，了解小波变换的意义和作用。
（2）研究小波变换在图像去噪中的应用，分析其优势和不足之处。
（3）编写小波变换的图像去噪算法，利用MATLAB或Python等编程语言进行实现。
2.有限脊波变换的原理及应用
（1）深入学习有限脊波变换的原理与具体应用场景。
（2）研究有限脊波变换在图像去噪中的应用，分析其优点与不足。
（3）编写有限脊波变换的图像去噪算法，运用MATLAB或Python等编程语言进行实践应用。
3.数字图像的去噪实验
（1）构建数字图像去噪实验平台，包括噪声图像数据的导入、图像去噪算法的选择、实验结果的分析和统计等。
（2）选择适合的噪声图像，在实验平台上分别使用小波变换和有限脊波变换进行去噪处理，比较不同算法的性能和效果。
（3）分析实验结果，总结优化图像去噪算法的方法和策略，提高算法的效率和精度。
三、任务要求
1.紧密结合课程内容，深入理解数字图像处理的基础理论、概念和技术方法。
2.独立思考，深入探索数字图像去噪的原理、流程与技术路线，提出合理的算法优化方案。
3.具有扎实的计算机编程能力和实验操作技能，能够运用专业软件进行数字图像处理任务的实现。
4.积极协作，合理分工，完成相应的任务目标，保证实验平台的顺利运行和实验结果的准确展示。
5.严格遵守诚信规范，不抄袭、不剽窃、不泄露机密信息，展现优秀的团队合作精神和道德风范。
四、参考文献
[1]刘彦勇,何周斌.针对信号处理的小波分析在多参数瑕疵检测中的应用[J].激光杂志,2016,37(1):1-5+12.
[2]王梅.基于小波变换的图像去噪[J].物联网应用,2017(7):109-110.
[3]张力.有限脊波算法在音频信号去噪中的应用[J].现代电子技术,2017,40(23):135-137.
[4]王鹏,李多彩.有限脊波变换在图像去噪中的应用[J].数字技术与应用,2019(6):22-24.
[5]赵威强.数字图像处理[M].北京:电子工业出版社,2020.