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1. 研究目的与意义及国内外研究现状

人类获取到的信息的大部分都是通过视觉， 也就是基于图像获得的。很久以前， 人类的生活和工作就已经和图像紧密联系在了一起。今天， 随着社会的进步和现代科学技术的发展， 相应的图像处理技术也渗透到人类生活和工作的方方面面， 如通信、生物医学、航空航天、文化娱乐等。虽然图像有助于帮助人类进行理解和分析， 但是图像在获取和传输的过程中不可避免地会受到各种噪声的干扰， 从而造成图像不清晰、质量下降等现象。这种现象， 有时严重地影响了人类理解或者是机器视觉中的一些前期处理工作， 如图像分割、特征提取、目标检测等。因此必须对受到噪声“ 污染” 的图像进行去噪处理， 以降低噪声造成的这种不良影响。虽然污染图像的噪声类型很多， 但是大多数噪声都是一些基本噪声的混合。对于这些混合噪声的去除研究， 可以转换成在某些限制条件下对基本噪声的去除研究。由于高斯噪声是一种常见的基本类型噪声， 对高斯噪声的去除方法研究， 有利于为图像中混合噪声的去除提供新的思路、新的方法。因此， 对高斯噪声“ 污染” 图像的去噪方法进行研究具有一定的现实意义。本文提出基于热核理论的高斯噪声处理，通过改善图像去噪算法，以有效地降低噪声对原始图像的干扰程度，并且增强视觉效果，提高图像质量，使图像能够更加逼真。

本课题提出了“ 基于热核理论的高斯噪声处理” ， 重点研究了如下两个方面的内容：

2. 研究的基本内容

1. 噪声模型的建立：

u(a)=v(a) n(a)式中:u(a)为噪声图像;v(a)为未受噪声干扰的原始图像;n(a)为均值为0，方差为σ2的高斯白噪声。图像去噪的目的是为了从噪声图像中u(a)获得原始图像v(a)的最佳估计值v(a)，使其接近原始图像v(a)。

2. 基于热核理论的高斯噪声的处理：

3. 实施方案、进度安排及预期效果

4. 参考文献

[1]刘国金，曾孝平，田逢春，成可立，韩亮(重庆大学通信工程学院重庆 400030)

[2]赵庆平，陈得宝，姜恩华，方振国(淮北师范大学物理与电子信息学院淮北235000)

[3]胡云泉，郑丽颖，王伊雪（哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院）