1. 研究目的与意义
在获取图像的过程中，由于光学系统的像差、光学成像的衍射、成像系统的的非线性畸变、记录介质的非线性、成像过程的相对运动、环境随机噪声等影响，会使观测图像和真实图像之间不可避免的存在偏差和失真。
为了消除或减轻这种退化造成的影响尽可能使图像恢复本来面貌，就需要使用图像去噪技术。
图像去噪是一种改善图像质量的处理技术，是图像处理研究领域中的热点问题，在科学和工程领域被广泛应用。
2. 研究内容和预期目标
主要研究内容一、常见的噪声模型1.如高斯噪声2.脉冲噪声。
二、消除噪声的方法1.均值滤波2.中值滤波3.自适应滤波等。
预期目标1.了解并掌握参考资料上关于图像去噪的知识2.掌握空域和频域处理的方法3.掌握并在实际操作中能根据图像的特点采用合适的方法进行正确的图像增强处理。
3. 研究的方法与步骤
研究方法：第一种是微分算子法，即传统的边缘检测方法。
第二种方法就是拟合曲面法，这是一种比较直观的方法，该方法利用当前像素领域像素值拟合一个曲面，再求曲面在当前像素处的梯度。
第三种方法是基于小波的多尺度边缘检测。
4. 参考文献
1.杨帆. 数字图像处理与分析.北京:北京航空航天大学出版社，2007.10. 2. 何东健. 数字图像处理[M].西安：西安电子科技大学出版社，2003.3. 罗军辉，冯平等. MATLAB7.0在图像处理中的应用[M].北京机械工业出版社,2005.4. 胡海根. 相对运动的模糊图像复原的算法研究.5. 蔡小华. 运动模糊图像恢复方法研究.6. 郝文化，田蕾，董秀芳. 《MATLAB图形图像处理应用教程》.中国水利水电出版社.7. 董虎胜. 匀速直线运动模糊图像的递推恢复方法.8. 林荫，李翠华，黄建航. 基于Radon变换的运动模糊图像参数估计[J].计算机技术与发展，2008，18(1).9. 张博，张文生，丁欣. 基于Richardson-Lucy的图像去模糊新算法[J].计算机工程与用，2011，47(34).10.田宇. 单幅运动模糊图像去模糊研究[D].长春吉林大学计算机科学与技术学院，2011.
5. 计划与进度安排
（1）2022年11月21日-2022年3月4日，查阅文献.（2）2022年3月4日-2022年4月7日, 阅读并理解文献.（3）2022年4月7日-2022年4月25日,准备材料,并实现图像处理.（4）2022年4月25日-2022年5月11日,写作论文并初审论文.（5）2022年5月11日-2022年6月4日,论文定稿.（6）2022年6月4日-2022年6月11日,指导教师审阅.
