基于滤波的数字图像复原技术研究开题报告

1. 研究目的与意义

图像处理技术在20世纪20年代发展起来，随着ct的发明和计算机的问世，大量医学图片通过图像处理技术进行分析处理，使得该技术有了很大的发展，现在图像处理技术广泛应用于医学图像、遥感卫星、安防、交通、军事等领域。

由于外界条件的影响、图像采集设备的缺陷，在图像的传输过程中会造成图像信息量的丢失，导致获取的图像呈现各种不理想的状态，图像复原技术应运而生，并成为图像处理技术的重要组成部分。

图像复原是数字图像处理中的一个重要领域。

2. 课题关键问题和重难点

课题关键问题：(1)理解数字图像复原的基本概念(2)了解不同的图像存储格式 (3)掌握基于滤波的数字图像复原的基础理论和数字图像复原的基本原理 (4)掌握逆滤波复原及其实现方法和维纳滤波复原及其实现方法(5)熟悉matlab软件，掌握matlab软件的使用方法难点：首先对matlab软件的使用不是很熟悉，只有先熟练掌握了matlab的使用方法才能够进行下一步的工作，接下来是对图像复原的理论知识的学习，虽然我们有一点数字图像处理的基础，但是对图像复原的知识并没有过了解，那么我们需要自行学习这一块的知识才能把我们学习到的知识应用到实际操作中，最后就是编程，由于自身编程能力就不强，所以需要更加深入的透析理论知识。

3. 国内外研究现状（文献综述）

1.引言图像复原是从一个降晰并被噪声污染的观测图像中估计原图像，目的是回复那些被衰减和丢失的高频分量。

反卷积是降晰的逆过程，通常是病态的，一般采用正则化方法，使反问题的解确定和稳定，从而有效恢复原图像。

当原图像信号广义平稳时，线性时不变（lti）维纳滤波器进行复原估计，在降噪的同时也平滑了所有的信号分量，使复原时图像边缘轮廓模糊[1]。

4. 研究方案

1.下载matlab软件，熟悉matlab软件的使用；2.学习图像滤波复原的理论知识，研究逆滤波和维纳滤波复原的各种算法，了解不同条件下的图像退化成因和处理方法；3.利用维纳滤波和逆滤波对有噪声模糊图像进行复原；4.比较直接维纳滤波、设置信噪比参数、设置噪声和自相关函数这三种情况下的图像复原效果。

5. 工作计划

第1周 准备开题报告，阅读并摘要与课题有关的中文资料，收集相关设计资料。

第2周 准备开题报告，阅读并摘要与课题有关的中文资料，收集相关设计资料。

第3周 完成开题报告，完成与课题相关的中文资料摘要。