基于非局部平均的小波域去噪研究的開題報(bào)告一、研究背景數(shù)字圖像處理是數(shù)字信號(hào)處理的一個(gè)分支，其主要任務(wù)是對(duì)數(shù)字圖像進(jìn)行處理，如圖像增強(qiáng)、去噪、壓縮等。其中，去噪是數(shù)字圖像處理中的一項(xiàng)重要任務(wù)，其目的是消除圖像中受到噪聲污染的部分，提高圖像的質(zhì)量和準(zhǔn)確性。隨著數(shù)字圖像處理技術(shù)的發(fā)展，越來越多的去噪方法被提出，其中小波去噪技術(shù)因其較高的去噪效果和較小的失真度受到了廣泛的研究和應(yīng)用。然而，傳統(tǒng)的小波去噪算法僅在局部區(qū)域進(jìn)行平均處理，仍然存在失真、模糊等問題，特別是在處理高斯噪聲時(shí)效果欠佳。為解決這一問題，引入了非局部平均的思想，即同時(shí)考慮附近多個(gè)區(qū)域的信息，以提高去噪效果。二、研究?jī)?nèi)容及意義本研究旨在探究基于非局部平均的小波域去噪算法，并對(duì)其進(jìn)行優(yōu)化改進(jìn)，以提高去噪效果和降低失真度。具體研究?jī)?nèi)容如下：（1）研究小波變換及其在去噪中的應(yīng)用；（2）研究非局部平均的去噪思想，探究其在小波域中的應(yīng)用；（3）根據(jù)非局部平均的思想，提出基于小波域非局部平均的去噪算法，并進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證；（4）優(yōu)化改進(jìn)算法，進(jìn)一步提高去噪效果和降低失真度。本研究的意義在于提出了一種基于非局部平均的小波域去噪算法，較好地解決了傳統(tǒng)小波去噪算法的局限性，具有更強(qiáng)的去噪效果和更小的失真度。該算法具有廣泛的應(yīng)用前景，可用于各類數(shù)字圖像的去噪和增強(qiáng)，如醫(yī)學(xué)圖像、衛(wèi)星圖像等。三、研究方法及技術(shù)路線本研究采用的方法主要是基于實(shí)驗(yàn)和理論分析相結(jié)合的方式，以下是具體的技術(shù)路線：（1）對(duì)小波變換及其在去噪中的應(yīng)用進(jìn)行理論分析和實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證；（2）研究非局部平均的去噪思想，探究其在小波域中的應(yīng)用并提出算法；（3）對(duì)算法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，并與傳統(tǒng)的小波去噪算法進(jìn)行對(duì)比分析；（4）在實(shí)驗(yàn)基礎(chǔ)上，對(duì)算法進(jìn)行優(yōu)化改進(jìn)，提高去噪效果和降低失真度。四、預(yù)期成果及進(jìn)度安排本研究的預(yù)期成果主要包括以下幾個(gè)方面：（1）提出基于小波域非局部平均的去噪算法；（2）實(shí)現(xiàn)算法，并進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證；（3）分析實(shí)驗(yàn)結(jié)果，比較算法的效果和傳統(tǒng)方法的優(yōu)缺點(diǎn)；（5）撰寫本研究的學(xué)位論文。預(yù)計(jì)完成時(shí)間表如下：2021.9-2021.12：研究小波變換及其在去噪中的應(yīng)用，并初步研究非局部平均的去噪思想；2022.1-2022.4：研究基于小波域非局部平均的去噪算法，并進(jìn)行初步實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證；2022.5-2022.8：對(duì)算法進(jìn)行優(yōu)化改進(jìn)，并進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證；2022.9-2023.1：撰寫論文并進(jìn)行答辯。五、參考文獻(xiàn)[1]DonohoDL.De-noisingbysoft-thresholding[J].IEEETransactionsonInformationTheory,1995,41(3):613-627.[2]MallatSG.Awavelettourofsignalprocessing:thesparseway[M].Elsevier,2008.[3]DabovK,FoiA,KatkovnikV,etal.Imagedenoisingbysparse3-Dtransform-domaincollaborativefiltering[J].IEEETransactionsonImageProcessing,2007,16(8):2080-2095.[4]BuadesA,CollB,MorelJ-M.Anon-localalgorithmforimagedenoising[C]//2005IEEEComputerSocietyConferenceonComputerVisionandPatternRecognition(CVPR'05).IEEE,2005:60-65.[5]PortillaJ,StrelaV,WainwrightMJ,etal.ImagedenoisingusingscalemixturesofGaussiansi