基于小波变换的图像去噪方法研究与实现开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

图像去噪是图像处理领域一项基础且关键的技术，其目的是在保留图像重要信息的同时，尽可能地去除图像中存在的各种噪声。

图像去噪的质量直接影响着后续图像分析、识别和理解等任务的准确性和可靠性。

因此，研究高效、鲁棒的图像去噪方法具有重要的理论意义和应用价值。

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

国内学者在基于小波变换的图像去噪方面做了大量研究工作，并在传统阈值方法、小波阈值方法、非线性扩散方法等方面取得了一些成果。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本研究将围绕基于小波变换的图像去噪方法展开深入研究，分析不同方法的原理、特点、优缺点以及适用场景，并通过实验验证和比较不同方法的去噪性能。

1. 主要内容

1.小波变换理论研究:深入研究连续小波变换和离散小波变换的理论基础，包括其定义、性质、特点以及快速算法等。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用理论分析、算法设计、实验验证和结果分析相结合的研究方法。

1.首先，进行文献调研，深入了解小波变换的基本理论、图像噪声模型以及现有图像去噪方法的研究现状，为本研究奠定理论基础。

2.其次，研究不同小波基函数的特点和适用场景，分析不同阈值选取策略和去噪算法对去噪效果的影响，并根据研究目标设计相应的去噪算法。

5. 研究的创新点

本研究的创新点在于：
1.系统比较不同小波基函数、阈值选取策略和去噪算法对去噪效果的影响，为实际应用中选择合适的去噪方法提供参考。

2.结合不同的去噪方法，例如传统阈值去噪方法、小波阈值去噪方法、非线性扩散去噪方法以及多尺度小波去噪方法，研究如何综合利用不同方法的优势来提高去噪效果。

3.探索基于小波变换的图像去噪方法在特定应用场景下的优化策略，例如医学图像去噪、遥感图像去噪等，以提高去噪方法的实用价值。

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] 李俊山,谢维信,张勇.基于提升小波和非局部均值的三维医学图像去噪[j].西安电子科技大学学报,2018,45(04):133-138.

[2] 周冬明,段哲民.基于改进tetrolet变换和非局部均值的医学图像去噪[j].中国图象图形学报,2022,27(08):2158-2170.

[3] 肖雄,李阳,孙权森,等.结合非下采样剪切波变换和改进非局部均值滤波的图像去噪算法[j].电子与信息学报,2021,43(10):2985-2994.