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1. 研究目的与意义及国内外研究现状

随着信息化时代的飞速发展，获取、利用各种信息变得越来越普遍。人类主要通过视觉，从外部世界获取信息。因此，图像作为我们获取信息的重要渠道和传输信息的重要媒介，也越来越受到关注。图像的成像技术日趋成熟，各种数字设备也日益普及，人们获取真实可靠的图像，变得更加方便快捷。同时，人们可以通过各种人工或计算机方式，对所获取的图像进行科学的分析与处理，从而达到获取真实世界重要信息的目的。图像处理已被深入应用于工业、医疗、安保、军事、人工智能、机器视觉等各领域，并且发挥着日益重要的影响和作用。

然而，现有的成像系统、传输介质以及记录设备或多或少都存在不完善的地方，那么，图像在形成、传输或记录过程中不可避免地会引入各种噪声干扰，从而降低图像质量，即“退化”。例如，通过摄像机来获取的图像，光照程度与传感器温度等因素，都会导致在图像中引入大量噪声；通过网络来传输的图像，也会因传输介质、传输距离或其他因素而被干扰受到污染。噪声的引入是一个随机过程，而噪声分量灰度值相当于是随机变量。按照噪声的概率统计特性，可以把噪声分为均匀分布噪声、高斯噪声、椒盐噪声、伽马噪声、瑞利噪声、指数分布噪声等。按照噪声和信号的相互关系，可以把噪声模型分为加性噪声模型和乘性噪声模型两大类。这些噪声在很大程度上会影响人们对图像信息的提取、识别、分析及后期的图像处理。因此，在利用和分析图像的预处理步骤中，去除图像中的噪声是非常关键的一步，更是至关重要的。对于图像的进一步去噪，也亦是研究的关键。

国内外研究现状

均值滤波以待处理像素邻域内的像素均值代替该像素点的值，算法简单快捷。主要包括几何均值滤波、算术均值滤波、谐波均值滤波以及逆谐波均值滤波。 由于均值滤波方法对所有像素点都是同等对待，所以在处理噪声点时，并不考虑图像中的平坦区域、边缘区域或纹理细节区域，图像的边缘和细节等会因此而模糊和丢失，造成去噪后的图像过于平滑。为改善这种情况，可以用加权平均的思想来计算像素的复原值。

2. 研究的基本内容

掌握正则化的处理方法，对大背景知识图像降噪和修复方法进行了解。能够基于正则化对加性高斯噪声对已有的处理方法进行研究和修改，能提供更好的方法进行加性高斯噪声处理。 能够完整的做出基于正则化的tv模型的程序并实现，与其和基础的中值滤波均值滤波进行比较。以snr进行其精度对比和局部放大，展示其降噪水平以及可见的降噪强度。基于正则化的降噪方法，有引入正则项的tv模型。由rudin,osher和fatemr于1992年提出。对加性高斯噪声处理时：

1.对加性高斯噪声的分布形式及噪声特性进行分析研究，分析比较一般处理方法。

2.掌握正则化的处理方法，并将其应用于含噪图像中，分析其算法处理的有效性。

3. 实施方案、进度安排及预期效果

采用基于pdes的tv模型对图像进行降噪，对其进行去噪处理，然后对其进行降噪情况评估。再对于均值滤波和中值滤波进行比较和降噪能力甄别。基于matlab的程序制作目标。目标作出程序组。第一个程序组为基于matlab gui设计的界面，可以直观的录取图像，加上高斯噪声，再来进行tv降噪，并与中值均值进行对比。用snr值来判断降噪成果。第二个程序组为单独的读取特定图像canal.gif，对其生成单独的原图、加噪图、tv模型降噪图、均值滤波、中值滤波五幅图，附带了snr。然后取其截图进行视觉分析，最后对其绘出snr和迭代次数的图，分析tv模型的迭代次数和snr的关系，并选取合适的自适应迭代次数方法。

进度安排：

4. 参考文献

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