数字图像去噪算法研究开题报告.doc
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附件3:
毕业设计(论文)开题报告
题目:
数字图像去噪算法研究
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指导教师:
一、研究的现状及其意义
自上世纪70年代起,人们就根据实际图像的特点和噪声的一些分布规律,提出了各种各样的图像去噪方法。
传统的图像去噪方法基本上可以分为两类:
空间域滤波方法和频域滤波方法,最近几年又提出了许多效果更好的去噪方法。
噪声是影响图像质量和视觉效果最主要的原因之一,它可以被认为是妨碍人们接受图像源有信息或影响对图像进行处理的各种干扰因素。
图像噪声所产生的主要原因是人们获取或传输图像过程中由于受光照、温度、天气和图像设备等外界条件的影响,而使图像质量收到了损害,偏离了原有的理想图像。
噪声的存在具有很大的危害,它使得人们无法清晰的观测所采集到的图像,影响了视觉效果,而且图像当中许多重要的细节信息被噪声掩盖,一些所需要进行提取和识别的目标也变得无法分析,严重干扰了图像的应用价值以及对图像所作的一些后续的高级处理,如边缘检测、图像分割、特征识别、图像融合等。
所以图像的去噪处理是数字图像研究领域中一项十分重要的工作,无论是对提高图像质量还是满足进一步处理图像的需求都具有深远的意义。
二、研究目标、研究内容和拟解决的关键问题
研究目标:
查阅相关文献资料,了解并掌握图像去噪技术的相关知实现原理。
了解并掌握重要的滤波算法(中值滤波、均值滤波、Lee和Frost滤波器等等);掌握图像加噪的方法;用以上几种方法实现噪声图像的降噪处理,并比较不同算法的降噪性能;针对各种方法进行相应的改进;用MATLAB语言实现上述功能。
研究内容:
从不同成像仪得到的图像都存在着不同程度的噪声和干扰,这些噪声的存在势必对图像的进一步分析造成一定的影响。
运用不同算法进行图像降噪,掌握图像降噪的原理和过程。
通过实践验证各种算法在图像降噪中的有效性。
拟解决的问题:
就目前来说,我对数字图像的一些知识掌握的还不够多。
而且对Matlab的操作也不是特别熟练。
在以后的学习过程中,要重点掌握基本知识,多多练习实践操作能力。
三、研究的基本思路和方法、技术路线、实验方案及可行性分析
基本思路和方法:
基于本课题的研究,首先要了解数字图像去噪的意义,研究背景,发展趋势和现存在的主要问题,对研究课题的基本内容、目的和意义有所了解。
学习数字图像去噪的的经典去噪方法,如均值滤波、中值滤波等等。
学习Matlab语言,编写处理程序,并上机进行程序调试,对图像去噪过程进行仿真。
对去噪后的数字图像进行各种性能指标的评价,得出实际的有用的结论。
技术路线、实验方案及可行性分析:
理论与实践结合,充分的掌握理论知识后,再上机用Matlab进行调试。
本课题难度不是很大,只需上机调试就可以研究课题的内容,可行性很大。
四、研究计划及进度安排
第1—5周收集资料,通过学习相应书记和查阅资料,了解课题研究的基本内容、目的和意义,对课题目前的发展和较为常见的图像去噪算法有所了解和掌握,确定设计思路。
第6—10周巩固和学习Matlab的使用,打到熟练使用的程度。
第11—14周针对设计中使用的算法,编制处理程序,并上机进行调试和优化,对图像处理过程进行仿真。
第15周—19周根据实验仿真结果,分析去噪后的图像的各种性能指标,整理得出结论,验证自己的算法研究。
第20—24周整理实验结果,进行课题总结撰写论文,准备答辩。
五、参考文献
[1]许录平数字图像处理科学出版社2007
[2]袁思霞,岳建华Matlab在中值滤波改进算法中的应用广东工业大学学报2007
(1)
[3]刘晨华,颜兵基于小波变换和偏微分方程的图像去噪方法山东理工大学学报2007年03期
[4]丁永胜李朝红张水胜基于Matlab的数字图像典型去噪算法《高师理科学刊》2010年6期
[5]仲崇丽数字图像去噪方法的比较与研究《中国新技术新产品》2010年第15期
[6]冈萨雷斯数字图像处理(第二版)电子工业出版社2003
[7]阮秋琦数字图像处理学电子工业出版社2004
[8]双娜数字图像中平滑去噪技术研究及实现《现代计算机:
下半月版》2010年第6期
[9]陈天华数字图像处理清华大学出版社2007
[10]杨帆数字图像处理与分析北京航空航天大学出版社2007
指导教师意见:
指导教师签名:
年月日
工作小组审查意见:
工作小组组长签名:
年月日
注:
可附页