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1. 研究目的与意义及国内外研究现状

数字图像处理技术的应用已深入到社会生活和发展的各个方面:从最初的的航空、通讯到现代工业、农业、生物医学、智能机器人等等。

图像是人们获取信息的主要来源，但图像在形成、传输以及记录过程中，不可避免地会受到噪声的干扰。噪声的引入，不仅降低了图像的质量，而且严重影响图像的后续处理工作。去噪效果的好坏直接决定了图像处理的后续工作包括图像分割、图像分类、特征提取和模式识别等的可行性与准确性。

图像去噪的最终目的是要在去除噪声的同时，可以更好地保持图像中的边缘、纹理等重要结构信息。那么，如何更好地保持图像的边缘、纹理等重要结构信息，成为图像去噪中的重要研究内容。

2. 研究的基本内容

1. 了解图像去噪研究中的一些理论基础，包括图像噪声的描述、分类和基本的去噪算法。

2. 进一步深入了解基于全变分正则化的去噪算法，其中几种代表模型：全变分模型、meyer模型、mumford-shah模型等。了解常见的变分问题的数值解法，如最速下降法、原始对偶算法、共轭梯度法、bregman分裂法、增广拉格朗日乘子法等。

3. 分析了去噪算法在抑制噪声和保护图像细节之间的矛盾，提出了一种新的保边正则化能量泛函的去噪算法，合理选取模型的正则化参数以及确定有效的模型求解方法

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   3. 实施方案、进度安排及预期效果

   1. 查阅收集相关中英文资料以及文献，了解图像去噪的一些理论基础，

   2. 深入了解基于全变分正则化的去噪算法，对其优缺点进行相应的分析，选择合适的算法模型。

      3.熟悉学习matlab的使用，思考尝试如何通过matlab编写实现选取的算法。

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      4. 参考文献

      [1]数字图像处理 第3版 姚敏等编著 机械工业出版社

      [2]图像去噪中几种优化算法的相关研究杨昊 电子科技大学

      [3]基于正则化方法的图像去噪模型的研究李青青 武汉理工大学

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