基于多尺度小波域相关性的图像去噪与增强方法的研究的任务书一、任务背景随着数字图像技术的发展，图像处理成为了一个重要的研究方向。在数字图像中，噪声是不可避免的，而噪声会严重影响图像的质量与清晰度。因此，开发一种能够有效去噪与增强图像的方法就显得非常重要。本任务的研究对象即为基于多尺度小波域相关性的图像去噪与增强方法。二、任务描述本任务的研究目的为开发一种基于多尺度小波域相关性的图像去噪与增强方法。具体任务如下：1.研究和掌握数字图像处理领域的相关理论与方法，包括小波变换、小波分解、小波重构等。2.研究和分析多尺度小波域相关性的相关理论和方法，包括小波域相关系数、小波域均值和方差、小波域统计分析等。3.设计并实现基于多尺度小波域相关性的图像去噪与增强算法。针对不同噪声类型和强度，采用合适的去噪方法，如基于阈值的去噪、基于小波域的去噪、基于Bayesian方法的去噪等。4.基于多尺度小波域相关性的图像增强方法。采用合适的增强方法，如直方图均衡化、小波域增强等，对图像进行增强。5.对所开发的算法进行实验验证和性能评估。6.编写技术报告，对所做的研究进行总结和归纳。三、任务要求1.具有计算机科学、图像处理、电子信息等相关专业背景的研究生。2.具有较强的编程能力和数学素养。3.熟练掌握MATLAB等图像处理软件，熟悉常用的数字图像处理算法。4.具有团队合作精神和良好的沟通能力。四、任务成果1.完成研究成果报告，包括算法设计及实现过程、实验结果和分析、参考文献等。2.完成相关算法的MATLAB程序。3.完成相关实验结果分析和性能评估。4.参加学术会议并撰写论文。五、任务时间本任务预计周期为6个月。六、任务经费本任务经费20000元，其中材料费5000元、差旅费5000元、劳务费10000元。七、任务指导老师XXX博士，XXXX学院副教授，从事数字图像处理与计算机视觉的研究工作，已发表多篇相关论文。