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基于引导滤波的边缘保持算法研究的开题报告
一、研究背景
图像边缘保持是计算机视觉和图像处理领域中的常见问题，具有广泛的应用场景。例如，在图像识别中，边缘信息可以帮助认识特征、辨别物体；在数字水印中，边缘信息可以帮助保护图像信息；还有在图像增强、去噪中，边缘信息可以帮助提高图像的质量。
传统的边缘检测算法如Canny、Sobel、Roberts等都可以实现较好的边缘检测效果，但很少有针对边缘保持的算法进行研究。因为在进行边缘检测时，算法通常会压缩图像空间，弱化噪声，导致边缘在低通滤波器作用下被模糊或消失。而在实际应用中，有时需要保留边缘信号。因此，研究一种基于引导滤波的边缘保持算法具有重要意义。
二、研究内容
本文将研究一种基于引导滤波的边缘保持算法，该算法可以有效地保护图像边缘信息，并对图像进行保边增强，同时减少噪声的影响。
引导滤波是一种经典的滤波方法，其原理是利用源图像信息（即引导图像）引导平滑过程。引导滤波能够在平滑图像的同时，保留图像的边缘信息。因此可以用来进行图像的保边增强和去噪。
本文将选择MSRCR算法（多尺度Retinex算法）作为引导图像，MSRCR算法是一种基于Retinex理论的图像增强方法，可以对图像进行全局、局部、多尺度的增强处理，具有良好的增强效果。
具体研究内容包括：
1.设计一种基于引导滤波的边缘保持算法，利用引导滤波方法进行保边滤波处理，保留图像边缘信息。
2.对比实验，将算法与传统的基于微分和基于小波的边缘保持算法进行对比，验证算法的优越性。
三、研究方法和步骤
1.研究引导滤波和MSRCR增强算法的基本原理和算法流程。
2.根据引导滤波原理，设计一种新的基于引导滤波的图像边缘保持算法。
3.收集大量的图像样本，包括一些常见的图像，如自然风光、建筑物、动物等，以及一些特殊的图像，如医学图像等。
4.实现算法，并在收集的图像样本上进行实验，验证算法的性能和有效性。
5.利用MATLAB进行实验结果的可视化展示，进行算法的量化分析和对比实验。
四、预期研究成果
本文将研究一种基于引导滤波的边缘保持算法，能够保留图像的边缘信息，对图像进行保边增强处理，同时减少噪声的影响。实验结果将验证该算法在边缘保持和图像增强方面的有效性和性能优越性。通过本文的研究，可以在实际应用中提高图像处理的质量和效率，具有实用价值。