基于中值滤波和小波变换的改进型图像去噪研究的任务书任务书一、课题背景图像去噪是数字图像处理中的重要问题，通常的噪声来源包括图像采集设备、传输过程和图像存储等。图像去噪的目的是尽可能地消除这些噪声，并保留原始图像中的有效信息。中值滤波和小波变换是两种广泛使用的图像去噪方法，但它们在去除噪声的同时也会导致图像细节的丢失和模糊化。针对这一问题，本课题将研究基于中值滤波和小波变换的改进型图像去噪方法。本课题将探索如何在消除图像噪声的同时，尽可能地保留图像的细节信息，提高图像去噪的精度和效果。二、研究内容1.中值滤波和小波变换的原理和方法。2.基于小波变换的图像去噪方法的研究。3.基于嵌套中值滤波和小波变换的改进型图像去噪方法的研究。4.改进型图像去噪方法的实现和评估。5.讨论该方法的优缺点和未来的研究方向。三、研究计划1.第一阶段（1-2周）：文献调研和综述撰写。该阶段主要研究已有的中值滤波和小波变换的图像去噪方法，撰写一份综述论文。2.第二阶段（3-4周）：基于小波变换的图像去噪方法的研究。该阶段将主要研究小波变换的原理和方法，并探索如何基于小波变换来进行图像去噪。3.第三阶段（5-6周）：基于嵌套中值滤波和小波变换的改进型图像去噪方法的研究。该阶段主要研究如何将中值滤波和小波变换相结合，并改进这两种方法来提高去噪的效果。4.第四阶段（7-8周）：改进型图像去噪方法的实现和评估。该阶段将实现并评估改进型图像去噪的方法，比较其与传统方法之间的差异。5.第五阶段（9-10周）：讨论该方法的优缺点和未来的研究方向。该阶段将结合已有的研究结果，探讨该方法的优点、不足和未来的研究方向。四、研究要求1.能独立阅读和理解英文文献，并进行必要的翻译。2.能够熟练掌握MATLAB和Python等相关工具。3.能够进行数学分析和有效的编程实现。4.良好的团队合作精神和沟通能力。五、参考文献1.F.Miroslav,G.Edita,Gallo,etal.Improvingimagedenoisingwiththediscretewavelettransform.InProc.ofthe16thIEEEInternationalConferenceonComputerVision,Nov.2015.2.C.Vallez,D.DecrouezandL.Blanc-Féraud.Animprovedwavelet-basedtechniqueforimagedenoising.InImageandVisionComputing,vol.21,no.3,pp.285-292,Mar.2003.3.K.K.Hui,C.W.ChanandK.L.Fan.Anefficientwavelet-baseddenoisingalgorithmfordigitalimages.InIEEETransactionsonConsumerElectronics,vol.48,no.4,pp.1083-1088,Nov.2002.4.A.K.Jain.FundamentalsofDigitalImageProcessing.PrenticeHall,1989.5.X.Zhang,Y.LiuandX.Guo.Animprovedhybriddenoisingmethodbasedonwaveletdecomposition,multiscaleproductthresholdingandmedianfiltering.InIEEETransactionsonImageProcessing,vol.19,no.5,pp.1310-1320,May2010.