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1. 研究目的与意义及国内外研究现状

图像增强作为基本的图像处理技术，就是增强图象中的有用信息，其目的是要改善图像的视觉效果，针对给定图像的应用场合，有目的地强调图像的整体或局部特性，将原来不清晰的图像变得清晰或强调某些感兴趣的特征，扩大图像中不同物体特征之间的差别，抑制不感兴趣的特征，使之改善图像质量、丰富信息量，加强图像判读和识别效果，满足某些特殊分析的需要。数字图像处理中可以用很多不同的方法对图像进行增强，但是传统的方法在增强图像的同时，也会带来相应的块效应，不符合人们的视觉效果。对于其性质随实践是稳定不变的信号，傅立叶变换是理想的工具。但是在实际应用中的绝大多数信号是非稳定的，而特别适用于非稳定信号的工具就是小波变换。小波变换是傅立叶变换的发展与延拓，它克服了短时傅立叶变换在单分析率上的缺陷，具有多分辨率分析的特点，在时域和频域都有表征信号局部信息的能力，时间窗和频率窗都可以根据信的具体形态动态调整。小波变换解决了傅立叶变换不能解决的许多困难问题，运用到图像增强方面有很重要的现实意义。

通过对图像滤波处理程序的编写，对本科学习的相关知识有了进一步的认识并且能将学习到的知识运用于具体实践中。

国内外研究现状

matlab是最早从事小波分析在信号处理中应用的研究者之一，它于1992年建立了小波变换快速算法，运用于信号和图像的分解与重构。同时还提出了基于指示将要描述，得到使用小波信号变换奇异性检测的基本原理的使用上的信号，图像和噪声的多尺度数学特征李普希茨索引信号和图像多尺度边缘法奇点的信号。他的另一个贡献是提出一个模极大去噪方法。即根据在小波的信号和噪声的不同传播特性各尺度的变换，除去模极大噪声，保留对应模极大信号，再使用小波模极大重建因子的其余部分，并然后恢复信号。这是小波去噪方法中最经典的。然而，只有有限的使用模极大信号重构误差很大，交替投影法的mallat还提出了这个问题更好的解决方案。但是交替投影法来计算用量大，通过迭代实现，有时并不稳定。 1994年，xu等人提出的，用于基于信号和噪声在相邻的小波系数的尺度滤波之间的相关性的空间相关性去除噪声的方法。这种方法的优点是易于直接实现，缺点是不够精确。在该算法的执行过程中，所估计的噪声能量是非常关键的。pan等人得到的理论噪声能量阈值，并给出信号噪声方差估计，使得自适应滤波器算法的空间相关性的有效途径。同时还有一个斯坦福大学领导多诺霍学术团体，我们致力于去噪信号。在研究过程中，donohojohnstone另一种方式，在高斯噪声模型，多维普通变量独立决策理论，小波阈值方法的应用，并取得了大量的研究。他们提出在1995年的软阈值法和硬阈值信号去噪推导visushrink阈式和surcshrink阈式和证明均方意义渐进最佳。同年，夸夫曼和多诺霍提出平移不变小波去噪方法，进一步提高了消噪效果。高和布鲁斯软阈值函数和硬阈值函数进行了改进和半软阈值函数和绞喉阈值函数研究不同收缩功能的特点，给予差，方差等计算阈值的估计，但通过对比说明了半软连续性阈方法比硬阈值更好，有比软阈值法等较小的偏差。约翰斯通等1997年小波阈值估计都给出了相关噪声去除。詹森，使用广义互估计来估计的小波阈值，以及相关噪声去除图像。 1998年dowinc和silvcrman建议一般阈值的公式多小波，同年，裴和chcn平移不变小波去噪扩展到多小波的场景。诺瓦克，在1999年提出了小波域滤波算法用于光子成像系统，用于去除泊松噪声的图像。同年hsung等人提出了去噪算法基于奇点的检测和mauat模极大去噪方法是相似的，但它并没有，而是通过计算一个锥形区小波的影响进行模极大检测和处理系数来估计信号的局部模式和规律性，从而过滤小波系数。这种方法避免了复杂的重建，而且几乎没有噪声先验信息。在2000年，没有基于小波系数噪声服从广义高斯分布的假设下，chang等人提出了一种方法，用于bayesshrink阈值的图像，所选择的阈值可以根据图像本身的统计特性变化做出改变自适应，我们取得了良好的去噪效果。去噪小波理论仍在不断发展，从变换方法研究通过选择不同的基函数或使用该框架转换（非抽取小波变换），或者通过选择最佳群变换（小波包，多小波），在图像处理已得到更好的去噪效果。一些学者小波系数建模，而且结合空域自适应方法提出了一种基于小波系数模型，依赖于小波去噪模型的各种数量去噪方法是准确的，这些都是丰富-f，j，波浪内容消噪功能。一个更好的方法有滤波算法基于非正交小波的基础上，基于多小波等。另外新的小波包去噪算法，目前脊波，曲波变换，变换轮廓的理论降噪也引起了广泛的研究兴趣

2. 研究的基本内容

1.图像滤波的原理以及现阶段主流的图像滤波处理方法。

2.利用matlab编写图像滤波的基本算法。

3.根据所编写的算法进行实验，并对数据进行处理分析总结小波变换处理图像 的优点与不足。

3. 实施方案、进度安排及预期效果

实行方案：

1.图像滤波的传统方法；

2.在空间域完成图像的滤波；

4. 参考文献

1.李朝晖、张弘编.数字图像处理及应用[m].北京:机械工业出版社，2004（06）

2.胡广书.现代信号处理教程[m].北京清华大学出版社，2007：240-258.

3.i.daubechies.ten lectures on wavelets.philadelphia,pa:siam,1992.