小波分析在图像增强与恢复中的应用开题报告

 2020-02-10 10:02
1.目的及意义(含国内外的研究现状分析)

1.1研究目的

随着科技的发展,在当前信息化时代,数字图像处理技术已经在各个领域得到应用,对人类社会进步发展起到重要作用。在各种数字图像处理技术中,图像的预处理,即图像增强与恢复是非常重要的一部分,数字图像在进行采集和传递时往往会受到来自外界的各种噪声的干扰造成图像效果失真,这样将会直接影响到后续的图像处理环节。因而必须要对数字图像进行去除噪声处理,最大程度的保留图像的原始细节信息,提高图像的清晰度,图像去噪的过程即为实现图像的增强与复原的过程。

小波分析是近年来应用数学中快速发展的新领域,小波变化是空间(时间)和频率的局部化分析,它通过伸缩平移运算对信号逐步进行多尺度细化,因而可有效地从信号中提取信息,具有可自动变焦的优点,解决了傅里叶变换所不能解决的许多问题,采用小波变换方法来消除图像中的噪声是图像去噪的主要方法之一,本次研究旨在将小波分析应用到图像去噪中,对原有方法的算法进行改进,以克服原有图像处理方法的缺点和局限性。

1.2研究意义

小波分析是当前数学科学中一个迅速发展的新领域,它是在傅里叶分析的基础上发展起来的一种新时频分析方法,和傅里叶分析相比它有着许多本质上的进步,因此,小波分析的发展具有重大的理论和应用的双重意义。小波分析在时域和频域内具有良好的局部化特性,被誉为信号分析的“数学显微镜”,是傅里叶分析发展史上里程碑式的进步。

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