基于小波变换的数字图像噪声消除的研究与实现开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

数字图像是人类获取和传递信息的重要媒介，在科学研究、医疗诊断、军事侦察、工业生产等领域发挥着越来越重要的作用。

然而，在图像的获取、传输和处理过程中，由于受到各种因素的干扰，不可避免地会引入噪声，降低图像质量，影响后续的分析和应用。

因此，数字图像噪声消除成为了图像处理领域中一个非常重要且具有挑战性的研究课题。

2. 本选题国内外研究状况综述

图像去噪一直是图像处理领域的研究热点，国内外学者对此进行了大量的研究，并取得了丰硕的成果。

1. 国内研究现状

国内学者在图像去噪领域取得了很多成果，特别是在基于小波变换的图像去噪方面，例如：
-一种基于非抽样contourlet变换和自适应阈值的图像去噪算法-一种基于小波变换和深度学习的图像去噪方法-基于小波变换模极大值的sar图像去噪-基于提升小波变换和自适应阈值的图像去噪算法-基于小波变换和非局部均值的图像去噪
这些研究主要集中在阈值函数的改进、小波基的选择以及与其他算法的结合等方面，取得了一定的成果，但也存在一些不足，例如对复杂噪声的处理效果不佳、计算复杂度高等。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本选题的主要研究内容包括以下几个方面：
1.深入研究小波变换理论，包括连续小波变换、离散小波变换、多尺度分析等，以及不同小波基函数的特点和适用范围，为后续的图像去噪研究奠定理论基础。

2.研究不同类型图像噪声的统计特性，包括加性噪声和乘性噪声，分析其在小波域的特征表现，为选择合适的去噪方法提供依据。

3.研究传统的基于小波变换的图像去噪算法，例如软阈值、硬阈值等，分析其优缺点，并在此基础上进行改进，例如采用自适应阈值、双边滤波等方法，提高去噪效果。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用理论分析、算法设计、实验验证相结合的研究方法，具体步骤如下：
1.文献调研阶段：查阅国内外相关文献，了解数字图像噪声消除的研究现状、主要方法以及最新进展，为本研究提供理论基础和参考依据。

2.理论研究阶段：深入研究小波变换理论，包括连续小波变换、离散小波变换、多尺度分析等，以及不同小波基函数的特点和适用范围，分析不同类型图像噪声的统计特性及其在小波域的特征表现。

3.算法设计阶段：基于小波变换理论，设计图像去噪算法，包括传统阈值去噪算法的改进、基于小波变换的非线性扩散去噪算法、多尺度小波去噪算法等，并通过理论分析和仿真实验验证算法的有效性。

5. 研究的创新点

本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.针对传统阈值去噪算法的不足，提出一种改进的阈值去噪算法，结合图像局部特征和噪声统计特性，自适应地调整阈值，提高去噪效果，并在去噪的同时更好地保留图像细节。

2.将小波变换与非线性扩散方法相结合，提出一种基于小波变换的非线性扩散去噪算法，利用小波变换的多尺度特性，在不同尺度上进行非线性扩散，有效去除噪声的同时，更好地保留图像边缘和纹理细节。

3.提出一种多尺度小波去噪方法，利用小波变换将图像分解到不同尺度上，针对不同尺度的噪声特点，采用不同的去噪方法，从而更好地去除噪声，提高图像质量。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

[1] 张勇,王桥,刘天阳,等.基于tetrolet变换和非局部均值滤波的图像去噪算法[j].计算机应用研究,2021,38(06):1850-1854,1860.

[2] 李俊山,贾建,张宁.结合contourlet变换和自适应阈值的图像去噪算法[j].计算机工程与应用,2021,57(10):203-209.

[3] 张新,张艳宁,刘畅,等.基于nsst和改进差分进化算法的图像去噪[j].光电子.激光,2020,31(05):542-550.