基于小波变换的CR影像滤波方法研究的任务书任务书一、题目基于小波变换的CR影像滤波方法研究二、研究背景和目的随着计算机技术的快速发展和遥感技术的广泛应用，遥感图像的获取和处理技术已经得到了很大的进步。然而，在传统的遥感影像处理中，由于遥感图像中的噪声和不完美成像等因素的影响，会导致获取的图像结果出现一些不必要的错误和的失真，对图像质量的改善和分析带来很大的挑战。因此，本研究旨在研究基于小波变换的CR影像滤波方法，以提高遥感图像的质量和精度。通过将小波变换应用于遥感影像滤波，可以有效地减少图像的噪声和不完美成像等因素的影响，并提高遥感图像的辨析度和清晰度，使其更好地服务于地球信息学、土地资源调查和管理等领域。三、研究任务1.综述遥感影像滤波的基本概念和方法，分析其存在的不足之处。2.探讨小波变换在遥感影像滤波中的基本原理及其优势。3.针对基于小波变换的CR影像滤波方法，分析其理论、流程和实现方式。4.通过MATLAB或其他编程工具，实现基于小波变换的CR影像滤波方法，并对其效果进行分析和比较。5.对比分析其他常用的遥感影像滤波方法，并评估本研究提出的方法的优势和不足之处。6.提出改进方案，针对不足之处，进一步完善和优化基于小波变换的CR影像滤波方法，并进行效果验证。四、研究步骤和时间表1.第一阶段（两周）熟悉遥感影像滤波的基本概念和方法，阅读相关文献，了解研究现状和发展动态。2.第二阶段（两周）探讨小波变换在遥感影像滤波中的基本原理及其优势，学习小波变换的基本原理和相关算法。3.第三阶段（三周）分析基于小波变换的CR影像滤波方法的理论、流程和实现方式，设计基于小波变换的CR影像滤波算法。4.第四阶段（四周）使用MATLAB或其他编程工具，实现基于小波变换的CR影像滤波方法，并对其进行效果分析和比较。5.第五阶段（两周）对比分析其他常用的遥感影像滤波方法，评估本研究提出的方法的优势和不足之处，并提出改进方案。6.第六阶段（两周）完善和优化基于小波变换的CR影像滤波方法，并进行效果验证，撰写研究报告。五、参考文献[1]X.Zhang,B.Han,L.Liu,etal.AWavelet-BasedMethodforFilteringAirborneLiDARDatainForestedAreas,RemoteSensing,2017,9(9):897.[2]S.Liu,D.Wu,L.Yang,Influenceofatmosphericcorrectiononhyperspectralremotesensingdata,Optik,2017,141:139-150.[3]A.K.Srivastava,S.M.Tripathi,AReviewofImageDenoisingTechniquesBasedonWaveletTransform,InternationalJournalofEngineeringResearchandApplications,2015,5(2):23-27.