1. 本选题研究的目的及意义
数字图像是人类获取和传递信息的重要媒介，在众多领域发挥着至关重要的作用。
然而，在图像采集、传输和处理过程中，不可避免地会受到各种噪声的污染，导致图像质量下降，影响后续处理和应用。
因此，数字图像去噪成为了图像处理领域中的一个重要研究方向，其目的在于尽可能地去除图像中的噪声，同时保留图像的细节信息，提高图像质量，为后续的图像分析、识别和理解等应用奠定基础。
2. 本选题国内外研究状况综述
图像去噪一直是图像处理领域的研究热点，多年来，国内外学者在该领域进行了大量的研究，取得了丰硕的成果。
现对国内外研究现状综述如下:
1. 国内研究现状
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本研究将围绕基于Matlab的实用数字图像去噪算法展开，主要内容包括以下几个方面：
1.数字图像和噪声概述:介绍数字图像的基本概念、常见噪声类型及其特点、噪声对图像质量的影响，为后续的去噪算法研究奠定基础。
2.基于空间域的图像去噪算法:研究基于空间域的经典去噪算法，包括均值滤波、中值滤波、高斯滤波、双边滤波等，分析它们的原理、优缺点以及适用场景。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论分析、算法设计、仿真实验和结果分析相结合的研究方法，具体步骤如下：
1.理论学习阶段:深入学习数字图像处理、噪声模型、图像去噪算法等相关理论知识，阅读相关文献，了解国内外研究现状，为后续研究奠定坚实的理论基础。
2.算法设计与实现阶段:研究传统的基于空间域和变换域的图像去噪算法，例如均值滤波、中值滤波、高斯滤波、小波变换等，分析其原理、优缺点，并利用Matlab进行仿真实现。
研究基于偏微分方程的图像去噪算法，例如PM方程、TV模型等，分析其原理、数值解法，并利用Matlab进行仿真实现。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.基于Matlab的实用去噪算法研究:将重点关注算法的实用性，选择具有代表性的、应用广泛的去噪算法，并结合Matlab软件的强大功能，开发易于实现和使用的去噪工具。
2.多种去噪算法的比较分析:将对基于空间域、变换域和偏微分方程的多种去噪算法进行系统性的比较分析，分析其优缺点、适用场景和局限性，为实际应用提供参考。
3.结合实际应用场景的算法改进:针对不同类型的图像和噪声特点，对现有算法进行改进和优化，提高其在实际应用中的去噪效果和鲁棒性。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
[1] 马晓川, 毛征, 刘肖, 等. 基于改进SARBM3D的遥感图像去噪方法[J]. 光学学报, 2022, 42(10): 1028001.
[2] 刘凯, 孙晓旭, 刘冲, 等. 基于改进Perona-Malik模型的医学图像去噪[J]. 中国医疗设备, 2022, 37(03): 50-54.
[3] 王硕, 刘峰, 陈超. 基于改进非局部均值滤波的图像去噪算法[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(23): 168-175.
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