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1. 研究目的与意义及国内外研究现状

当今社会正在不断发展，多媒体技术跟新换代的速度也越来越快，越来越多的人开始使用计算机网络技术。因为在人类生活的各个方面里，信息都起到了关键的作用，所以人们建立了一个宽带信息网来相互传达信息。图像信息是其中最直接，最重要的信息。在传输，接收和处理过程中，可以得到图像。图像很容易会受到内外噪声的影响，比如在光与电的转变过程中，一些敏感器件的灵敏度可能存在不连续的问题。在数字化过程会出现许多无法避免的量化噪声，信息传输过程中也可能有些人为和非人为的错误从而产生一定程度的噪声。由于这些噪声的存在图像质量被大大地降低，图像特征也变得越来越模糊。因此，图像处理工作的难点是图像分割和分析判断过程中会存在的失误。图像预处理阶段必要任务是滤除噪声有利于让原始图像获得恢复，这是图像去噪研究的价值所在。图像过滤或平滑图像噪声是消除图像噪声所需的。目的是消除混杂在图像中的一些噪声干扰，它可以提高图像质量使图像的性能特征更好的体现。

2. 研究的基本内容

在图像的去噪处理方法中空间域法采用数据运算处理原图，而变换域法则是处理像素的灰度值。前者采用数据运算处理原图，后者则是处理像素灰度值。另外，点运算针对图像中的单个像素逐次计算，而局部运算则针对包含像素的领域进行计算。为了达到图像去噪的效果，采取变换域法处理之后就实行反变换。

最关键之处是对常见的去噪算法实行进一步的探索,在研究中就提出了一种改进的小波阈值的去噪算法。计算简单以及效果明显是小波阈值去噪方法获得越来越多应用的主要原因。最重要的步骤是通过分解得到小波系数需实行阈值处理，来获得所估计的小波系数。在此步骤中，两个基本问题分别是阈值的确定和阈值函数的选取，也是该探究价值所在。

3. 实施方案、进度安排及预期效果

实施方案

1仿真时选取一张图片，并将两种噪声加入其中。噪声分别为：高斯噪声、椒盐噪声。

2对受高斯噪声和椒盐噪声影响的图片进行去噪，选用的去噪法是均值滤波法。

4. 参考文献

[1]雷贲. 图像去噪方法的分析[j]. 黑龙江科技信息,2012,(8): 92-92.

[2]曹维佳. 带钢表面缺陷图像典型噪声滤除研究[d].沈阳:东北大学,2008:3-6.