基于小波域隐Markov模型的医学图像去噪的任务书任务目标：基于小波域隐Markov模型，设计一种医学图像去噪算法，提高医学图像的质量，辅助医生的临床诊断。任务描述：近年来，医学影像技术在临床诊断中扮演了越来越重要的角色。然而，由于各种因素的干扰，医学图像通常会存在噪音。噪音的存在不仅会影响医师对患者病情的判断，还可能导致错误的诊断和治疗方案。因此，设计一种高效的医学图像去噪算法对于临床医学来说非常重要。在本任务中，我们要基于小波域隐Markov模型设计一种医学图像去噪算法。小波域隐Markov模型是一种常用的图像去噪算法。其主要思想是在小波域内，将图像分解为多个子带，然后对每个子带进行去噪处理。在去噪处理过程中，通过建立隐Markov模型，对每个子带的系数进行建模和估计，从而达到去噪的效果。本任务中，我们将探索小波域隐Markov模型的原理，通过编程实现该模型，并在医学图像去噪上进行实验，以验证该模型的有效性。任务步骤：1.深入理解医学图像的特点和问题，了解小波变换和隐Markov模型的原理以及医学图像去噪的常用方法。2.选取医学图像数据集，并对数据集进行预处理，包括图像读取、裁剪、缩放、归一化等操作。3.设计并实现小波域隐Markov模型，建立相应的图像去噪算法，对预处理后的医学图像进行去噪处理。4.通过评估和对比实验，验证小波域隐Markov模型的去噪效果，并与其它医学图像去噪方法进行对比。5.对实验结果进行分析和总结，探讨小波域隐Markov模型在医学图像去噪中的应用优势和存在的问题，并提出改进方案。任务成果：1.医学图像预处理代码和说明文档。2.基于小波域隐Markov模型的医学图像去噪算法实现代码和说明文档。3.实验数据集选取、实验方案设计和实验结果分析报告。