基于相關(guān)性及邊緣保持的小波圖像降噪方法研究的中期報告

基于相關(guān)性及邊緣保持的小波圖像降噪方法研究的中期報告一、研究背景和意義隨著現(xiàn)代科技的不斷進(jìn)步和發(fā)展，數(shù)字圖像在日常生活中的應(yīng)用越來越廣泛，如醫(yī)學(xué)影像、航空測量、安防監(jiān)控等眾多領(lǐng)域。而隨著采集設(shè)備、傳輸過程以及存儲環(huán)境的各種干擾、噪聲，使得數(shù)字圖像的質(zhì)量不可避免地降低。因此，數(shù)字圖像處理領(lǐng)域中的降噪技術(shù)顯得極為重要。其中，小波變換作為一種基于多分辨率分析思想的工具，非常適合于圖像降噪。而小波變換降噪方法存在著一些缺陷，常用的方法主要是閾值法，其對圖像特征的保持和抑制噪聲的效果難以取得良好的平衡，容易產(chǎn)生模糊、失真等質(zhì)量下降的效果，其次圖像處理效果與閾值的選擇耦合性強(qiáng)，處理效果極度依賴于閾值的選取。針對上述問題，本文將基于相關(guān)性及邊緣保持的小波圖像降噪方法進(jìn)行研究，旨在提高數(shù)字圖像降噪的效率和準(zhǔn)確度。二、研究內(nèi)容和方法本研究將采取以下步驟進(jìn)行：1.分析小波變換降噪方法的優(yōu)缺點，提出其中存在的問題與改進(jìn)方向。2.探究基于相關(guān)性和邊緣保持的小波圖像降噪方法的理論基礎(chǔ)和數(shù)學(xué)實現(xiàn)。3.設(shè)計一種基于相關(guān)性和邊緣保持的小波圖像降噪算法，建立數(shù)學(xué)模型，實現(xiàn)對噪聲信號和單頻點故障信號的檢測和恢復(fù)。4.利用圖像處理軟件和MATLAB等工具進(jìn)行仿真實驗，測試算法的效果和參數(shù)選擇的正確性，并與其他降噪方法進(jìn)行比較。三、論文結(jié)構(gòu)和進(jìn)度安排本論文共分為六章：第一章：緒論。介紹研究背景和意義，簡要闡述研究內(nèi)容和方法，概括論文結(jié)構(gòu)和進(jìn)度安排。第二章：基礎(chǔ)知識。對小波變換和數(shù)字圖像處理的基礎(chǔ)知識進(jìn)行介紹，為后面的研究奠定基礎(chǔ)。第三章：小波圖像降噪方法分析。詳細(xì)分析小波變換降噪方法的優(yōu)缺點以及存在的問題和改進(jìn)方向。第四章：基于相關(guān)性和邊緣保持的小波圖像降噪方法研究。探究相關(guān)性和邊緣保持的理論基礎(chǔ)和數(shù)學(xué)實現(xiàn)。第五章：小波圖像降噪算法設(shè)計。設(shè)計一種基于相關(guān)性和邊緣保持的小波圖像降噪算法，建立數(shù)學(xué)模型，實現(xiàn)對噪聲信號和單頻點故障信號的檢測和恢復(fù)。第六章：實驗結(jié)果和分析。利用圖像處理軟件和MATLAB等工具進(jìn)行仿真實驗，測試算法的效果和參數(shù)選擇的正確性，并與其他降噪方法進(jìn)行比較。最后，對實驗結(jié)果進(jìn)行分析和總結(jié)。目前，本研究已經(jīng)完成前三章的部分內(nèi)容，正在進(jìn)行算法設(shè)計和實驗部分的研究，預(yù)計年底完成論文的撰寫和提交。四、參考文獻(xiàn)[1]陳敏.基于馬爾可夫隨機(jī)場模型的小波去噪[J].計算機(jī)工程與設(shè)計,2003(01):1-5.[2]黃婭,黃啟林.相關(guān)性和先驗知識在小波去噪中的應(yīng)用[J].光學(xué)精密工程,2006,14(11):1798-1805.[3]王棟,王凱,王曉華,等.小波變換在圖像去噪中的應(yīng)用[J].科技資訊,2019(21):134+138.[4]李樹滿,李勛,張慶榮,等.基于小波變換和改進(jìn)降噪模型的圖像去噪算法[J].電腦與數(shù)字工程,2