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1. 研究目的与意义及国内外研究现状

图像滤波技术的发展已经经历了40多年的历史，现代图像复原技术的应用领域也非常广泛。在图像复制，扫描，传播，显示等过程中无法避免的会造成图像降质，包括图像模糊，噪声干扰等。但有些领域对图像的要求又非常高，需要清晰高质的图像，因此图像滤波有着重要的意义。在诸多领域里里，图像已经成为心理学、生理学、计算机科学等多方面研究视觉感知的有效工具。图像处理在科学研究、工业生产、医疗卫生、教育、管理和通信等应用中也起着举足轻重的作用，尤其是随着多媒体技术的迅猛发展，图像与生活更加密不可分。

图像滤波是指对降质图像进行处理，改善原来的图像质量，使其恢复成没有退化的理想图像。它是图像处理的基础，并在医疗图像，遥感成像等领域极为重要。在图像处理领域，图像滤波或图像复原是最重要，最基础的研究课题之一，具有重要的理论研究价值和实际意义。

国内外研究现状

数字图像处理起源于20世纪20年代，当时通过海底电缆从英国的伦敦到美国的纽约采用数字压缩技术传输了第一张数字照片。历史上数字图象处理研究有很大部分是致力于图像复原的。而现在，常用的方法也就是逆滤波复原法，也成为反向滤波法；最小二乘方滤波适用于噪声和图像不相关的情况下，又称为维纳滤波；中值滤波既能去除噪声又能保护图像边缘。这些方法处理图像的侧重点不一样，根据不同的要求选择不同的处理方法。但是，这些方法也有不完善的地方。逆滤波法在没有噪声的情况下，可以精确复原图像，但若有噪声，则效果有很大影响；虽然维纳滤波法在一定程度上克服了逆滤波法的缺点，但是需要有较多有关图像的先验知识，比较困难；中值滤波器是非线性滤波器，但还在摸索中，缺乏统一的设计方法。但近年来发展起来的偏微分方程图像处理技术以及图像分割技术等为图像复原的研究和发展注入了新的活力。

2. 研究的基本内容

主要研究了图像滤波的几种方法，对降质图像进行复原。首先了解图像复原的概念及原理。图像复原就是在研究图像退化原因的基础上，以退化图像为依据，根据一定的先验知识设计一种算子，从而估计出理想场景的操作。为了刻画成像系统的特征，通常将成像系统看成是一个线性平移不变系统(因为线性平移不变系统已经有了完整的理论体系)，从中推导出物体输入与图像的输出关系的通用数学表达式，从而建立成像系统的退化模型，在此基础上研究图像的复原技术。各种退化图像的复原可归结为一种过程，具体地说就是把退化模型化，并且采用相反的过程进行处理，以便恢复出原图像。

几种常用的图像复原方法有逆滤波复原法，也称为反向滤法；最小二乘方滤波，也称为维纳滤波；中值滤波法等。几种方法有不同的原理，最后达到的效果也都各有侧重。

完成本课题首先要学习matlab的基本知识，掌握编程设计方法和基本原理。用matlab来实现上述方法的滤波效果。

3. 实施方案、进度安排及预期效果

学习图像滤波的几种处理方法。方案如下：

1.2016年1月初至2016年2月末：了解图像滤波定义及原理，以及国内外研究现状。

2.2016年3月初至2016年4月初：掌握图像滤波的常用的几种方法，重点掌握中值滤波法等，撰写开题报告。

4. 参考文献

[1]李弼程，彭天强，彭波，等编著.智能图像处理技术[m].北京:电子工业出版社，2004.

[2]kenneth r.castleman[美]著.数字图象处理[m].朱志刚，石定机等译.北京:电子工业出版社，,2006

[3]陈传波，金先级.数字图象处理[m].北京:机械工业出版社，2004.