数字图像的滤波算法的设计和实现开题报告

全文总字数：1588字

1. 研究目的与意义

图像作为人们感知世界的视觉基础，是人类获取信息、表达信息和传递信息的重要手段。

目前，图像处理技术已成为工程学、计算机科学、信息学科、统计学、物理学、化学、生物学、医学甚至社会科学等领域各学科之间学习和研究的对象。

它已给人类带来了巨大的经济和社会效益，不久的将来它不仅在理论上会有更深入的发展，在应用上也是科学研究、社会生产乃至人类社会生活中不可缺少的强有力的工具。

2. 国内外研究现状分析

图像去噪的方法主要分为时域滤波、频域滤波和空域滤波。

时域滤波：针对的是连续的视频图像，根据一个像素点在连续采集过程中像素值的相关性进行滤波，常见的有中值滤波，均值滤波、卡尔曼滤波等，该算法只能针对视频图像，不能对单帧图像进行滤波。

变化域滤波可分为两类：（1）通过将一幅图像通过傅里叶或快速傅里叶变换，变化到频域，然后用低通滤波或高通滤波器进行滤波，考虑到噪声的频谱比较高，一般用高通滤波器，最后反变换到空域；（2）通过小波变换，然后采用相应的滤波器进行滤波，也称为小波滤波。

3. 研究的基本内容与计划

本课题针对灰度和彩色图像设计滤波算法，主要研究一下内容：（1）基于均值滤波算法及其改进算法，针对灰度图像和彩色图像设计滤波算法，以滤除图像中的噪声。

（2）基于中值滤波算法及其改进算法，针对灰度图像和彩色图像设计滤波算法，以滤除图像中的噪声。

（3）对所设计的算法在visual c 平台上进行程序实现研究计划：1-2周：通过查阅资料掌握中值滤波及均值滤波的概念并熟悉vc、opencv等软件3-4周：以均值滤波算法为基础，并对其进行改进，实现对灰度图像的滤波，并进行程序实现。

4. 研究创新点

本课题采用软件滤波算法，以中值和均值滤波算为基础，设计灰度和彩色图像的滤波算法，并对算法进行程序实现，以提高图像的质量。