全文总字数：2598字

1. 研究目的与意义及国内外研究现状

近年来，随着数字信息技术的飞速发展，数字图像在人们生活中占据着越来越重要的地位，极大地影响着人们的生活的各个方面。但是实际上，数字图像在形成、传输过程中都可能会受到各种各样噪声的干扰，比如成像设备及其相关元器件、环境的影响，这些噪声干扰在很大程度上影响了数字图像的质量。因而，图像去噪技术便成为了图像处理领域的重中之重。

目前，人们针对图像降噪已经提出了一些行之有效的方法，如均值滤波法，中值滤波法等，但是有的方法会使得去噪后图像的主要特征和细节信息消失，导致图像严重失真。而新兴的小波分析则因其良好的局部化时频分析能力及较好地去噪效果而备受人们关注，近年来发展极为迅速。

小波变换是目前使用较为普遍的图像去噪方法，能较好地提取图像的细节特征信息，被称为“数字显微镜”。事实上，在一些领域（如医学领域），如果不对图像进行降噪处理，那便很可能因为图像的相对失真而造成极其严重的后果。因此，研究小波变换去噪方法有着十分重要的意义。

2. 研究的基本内容

本论文主要是研究基于小波变换的图像阈值降噪算法。

在研究学习了小波变换相关理论的基础上，对传统小波阈值去噪算法进行研究，分析其影响去噪效果的各个因素，以及各个方法的优缺点，并进行相关的Matlab仿真分析。然后，在已有算法的基础上，提出一种有所改进的小波阈值去噪算法，着重对阈值的选取做出一些改进，并通过Matlab仿真实验分析对其去噪效果进行验证。

3. 实施方案、进度安排及预期效果

实验方案：通过学习研究小波图像去噪相关理论，尝试编写相关代码，并进行matlab仿真，提出对阈值函数的改进之后，并对改进后的算法进行matlab仿真，同时与传统算法之间进行相关比较。

2016.11——2017.1 查阅相关资料，初步拟定论文题目

2017. 1——2017.2 参考相关论文及期刊，提交任务书

4. 参考文献

[1]李俊山，李旭辉.数字图像处理[m].北京：清华大学出版社，2013

[2]许丽群.小波阈值去噪改进算法研究[j].电子测量技术,2010，33(8): 43-45.

[3]王绪四,杨恢先,谢鹏鹏,等.基于二阶导数算子与小波变换的图像去噪[j].计算机工程,2011,37(12): 187-189.