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多形状估计的非局部均值图像去噪研究的任务书
一、任务背景
图像处理是计算机视觉领域的一项重要技术，许多图像处理任务需要通过去噪来减少噪声的干扰，提高图像质量。去噪是图像处理中的基本问题之一，也是图像增强和恢复的前提和基础。图像去噪的主要目标是消除噪声的影响，保留图像的细节和结构信息。目前，常用的去噪方法有基于小波变换的去噪方法、基于局部统计信息的去噪方法和基于全局统计信息的去噪方法等。
二、研究目的
针对现有的去噪方法在处理多形状图像时存在的问题，提出一种非局部均值图像去噪的方法。该方法不仅能够克服多形状图像去噪中的困难，而且能够保留更多的细节信息。
三、研究内容
本次研究将采用非局部均值（non-localmeans,NLM）算法进行多形状图像去噪。NLM算法是一种基于均值滤波的非线性去噪方法，在各种图像去噪问题中均有良好的效果。相比于传统的基于小波变换和局部统计信息的去噪方法，NLM算法具有以下优势：
1.适用于不同形状的图像。
传统的基于小波变换的去噪方法适用于平滑图像和分辨率相同的图像，对于非平滑图像和分辨率不同的图像效果不佳。而NLM算法能够适用于各种形状和分辨率的图像。
2.能够保留更多的细节信息。
传统的去噪方法通常会破坏图像的细节信息，NLM算法通过对图像中相似纹理块的聚合来消除噪声，从而能够更好地保留图像的细节信息。
研究内容包括：
1.多形状图像去噪的理论分析与算法研究
通过对多形状图像去噪的理论分析，确定非局部均值（NLM）算法在处理多形状图像时能够发挥最大的优势。在此基础上，针对NLM算法的局限性，提出针对多形状图像的改进算法。
2.实验设计与结果分析
在实验中，将采用多组不同形状和分辨率的图像进行去噪处理，对比NLM算法和改进算法的处理效果，分析算法的优劣及通过改进算法所取得的效果。
四、研究意义
估计多形状图像中的噪声并消除它们，有助于提高图像质量，促进图像处理和计算机视觉应用。本研究将提出一种适用于多种形状和分辨率图像的非局部均值图像去噪方法，对于过去传统的去噪方法在去除图像噪声方面存在的局限性做出创新性突破，将有助于提高图像去噪的准确性和效率。
五、时间安排
2021年7月——9月：对多形状估计的非局部均值图像去噪方法进行理论研究，并提出改进算法。
2021年10月——11月：设计实验，进行多组不同形状和分辨率图像的去噪处理，并进行数据的统计和分析。
2021年12月：论文撰写与终稿整理。
六、预期成果
1.提出一种针对多形状图像的非局部均值图像去噪方法。
2.对改进NLM算法在多形状图像去噪中所取得的效果进行验证和分析。
3.出版高质量学术论文，提出新颖的研究思路和实用的算法方法，提高基于非局部均值图像去噪方法在图像处理中的应用水平。
七、参考文献
[1]BuadesA,CollB,MorelJ-M.Anon-localalgorithmforimagedenoising.In:ProceedingsofIEEEComputerSocietyConferenceonComputerVisionandPatternRecognition.2005:60-65.
[2]DuanH-Y.NonlocalMeansAlgorithmforImageDenoisingandItsImprovement[D].Beijing:UniversityofChineseAcademyofSciences,2017.
[3]陈曦，曾琪。新近进展的基于小波多尺度分解的图像去噪方法[J]。自动化学报，2010，36(8)：1086-1101.