图像去噪算法对比分析研究开题报告

1. 研究目的与意义

在现实的数字图像在获取和传输过程中，不可避免地受到成像设备与外部环境噪声干扰等影响，导致图像中出现噪声，从而影响图像的视觉效果和进一步处理。

在很多情况下，噪声和图像的内容交织在一起很难分离，因此去噪声常引起一些其他的图像问题，如细节模糊、纹理扭曲。

图像去噪就是应用有效的去噪算法将图像中所含有的噪声尽可能的去除，得到原有的理想图像，同时还需要保证在滤除噪声的同时尽量不损害和保留住图像中重要的特征与细节。

2. 国内外研究现状分析

随着各种数码产品的普及，图像已成为人类活动中最常用的信息载体之一，成为人们获取外界原始信息的主要途径。

然而在图像的获取、传输和存贮过程中常常会受到各种噪声的干扰和影响使图像降质，所以人们一直在探索图像去噪的算法，对图像进行降噪处理使之尽可能的保持原始信息完整性的同时，又能够去除信号中无用的信息。

从上世纪70年代起，国内外的学者们开始研究着各种去噪算法，不仅有传统去噪算法，学者们也善于将图像放入别的变换域中处理，创造出了很多出色的算法，如小波去噪法、形态学去噪法、偏微分去噪法、多尺度几何变换去噪法等。

3. 研究的基本内容与计划

研究内容：本文的目的是通过数据测试，比较分析空间滤波去噪、变换域滤波、及盲源分离去噪三种去噪方法去除图像中高斯白噪声的效果和复原图像优劣。

在这三种去噪方法原理中，将会选用其中的各一种算法进行实验的比较。

空间滤波方法里使用lo梯度范数正规化方法，变换域滤波中选用傅里叶转换中低通滤波方法，盲源分离方法中选用pca 软阈值算子。

4. 研究创新点

将基于三种去噪方法的去噪方法实验对比之后，分析其优缺点，提出了自己的观点。