混合维纳滤波与偏微分方程的图像去噪开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

图像去噪是图像处理领域的一个重要研究方向，其目的是从被噪声污染的图像中恢复出原始的、清晰的图像信息。

在医疗影像分析、遥感图像解译、视频监控等众多应用场景中，图像去噪都是至关重要的预处理步骤，能够有效提高后续图像分析和识别的精度。

数字图像在获取、传输和存储过程中，inevitably会受到各种噪声的干扰，例如高斯噪声、椒盐噪声、泊松噪声等。

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。

总的来说，现有的图像去噪方法可以分为两大类：传统的图像去噪方法和基于学习的图像去噪方法。

1. 国内研究现状

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本研究的主要内容是将维纳滤波与偏微分方程相结合，构建一种新的图像去噪模型。

主要内容包括：1.研究维纳滤波和偏微分方程去噪方法的基本原理、优缺点以及适用范围，分析两者结合的可行性和潜在优势。

2.设计一种混合去噪模型，将维纳滤波和偏微分方程有机地结合起来。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用理论分析、模型构建、实验验证相结合的研究方法。

首先，对维纳滤波和偏微分方程去噪方法进行深入研究，分析其基本原理、优缺点、适用范围以及两者结合的可行性和潜在优势。

其次，设计一种混合去噪模型，将维纳滤波和偏微分方程有机地结合起来。

5. 研究的创新点

本研究的创新点在于：
1.提出一种将维纳滤波与偏微分方程相结合的图像去噪新方法。

该方法结合了两种方法的优势，能够更有效地去除图像中的噪声。

2.设计一种新的混合去噪模型，并研究其参数选择和结合策略，以优化去噪效果。

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] 张军,詹予. 基于改进维纳滤波的医学超声图像去噪算法[j]. 电子测量技术, 2022, 45(23): 137-142.

[2] 张浩,郭雷. 基于非局部均值和分数阶偏微分的图像去噪算法[j]. 计算机应用研究, 2021, 38(05): 1461-1466.

[3] 刘洋,王静. 基于tv-h-curvelet的混合分数阶偏微分图像去噪算法[j]. 计算机工程与应用, 2020, 56(07): 204-211.