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1. 研究目的与意义及国内外研究现状

在信息化时代背景下，多媒体成为一种重要的消息传递媒介，而图像和视频以其生动、形象、具体的特点成为人们易于感知的信息媒介。图像被广泛应用于工业，工程，军事，医疗及科学等领域。随着多媒体技术和网络技术的迅速发展，数字图像处理被广泛地应用到各个领域中，人们对图像处理也提出了越来越高的要求，希望获得高分辨率，多细节，低噪声等能反映更多真实信息的图像，而图像的采集往往由于噪声、光照等外界环境或设备本身的原因，导致采集系统获得的图像质量变差，噪声干扰严重影响图像的视觉效果，妨碍人们从中获取正确的细节信息。因此，为了抑制噪声，改善图像质量，图像处理技术孕育而生。数字图像处理技术已广泛的应用于许多学科领域。图像去噪是图像恢复领域较早研究的内容之一，好的去噪方法在平滑噪声的同时也能保留图像的边缘纹理等细节信息，不使图像的边缘轮廓模糊。目前国内外已提出多种较为常用的图像去噪算法，但仍有改进的空间。

到目前为止，大部分数字图像处理系统都是用软件的方法进行处理，主要停留在pc机上matlab或c/c 环境下的仿真，仅仅靠软件实现的图像处理已经无法满足实时性、高效性等需求。采用并行计算机处理虽然可以提高处理速度，但利用此方法操作拒用系统规模大，不易集成，成本高等缺点。

近年来，随着微电子和超大规模集成电路技术的不断发展，尤其是可编程门阵列（field programmable gate array,fpga）的快速发展，为数字图像处理提供了新的方法和思路，由于fpga含有丰富的可编程逻辑资源，低功耗，高性能，并行运算能力强，比较容易完成相对复杂的运算以及实现各种电路设计，方便进行嵌入式开发，应用于可穿戴设备。因此fpga在数字图像处理上显示出了明显的优势。

2. 研究的基本内容

利用偏微分方程进行图像平滑处理与传统图像去噪的方法相比，不但能较好地抑制噪声，并且能够保留图像原有的边缘和纹理等特征，提高抑制噪声的效果。但在利用二阶偏微分方程进行平滑图像过程中（如rof方法），有时会出现“阶梯效应”或者是“块效应”。即图像处理后某些区域内的灰度相同。区域内灰度相同，表示该区域任意一点其灰度值的一阶导数为0.这随着迭代次数的增加，图像向分块同灰度图像过渡。图像看上去就像是不同亮度的区域组成，图像显得轮廓过分尖锐。

本文针对rof模型去噪后针对rof模型去噪后图像容易产生“阶梯效应”的，提出一种小波与canny算法相结合的图像去噪方法。该方法在 rof 模型的基础上，构造了一个能够有效抑制“阶梯效应”的趋势保真项，然后，用小波对图像进行系数分解，利用 canny 算法的边缘检测特性，设计控制函数，用来控制rof 模型和趋势保真项，能够在保护图像边缘纹理等细节信息的同时，抑制“阶梯效应”。

rof模型提出了用图像函数的整体变分作为衡量的最优准则，将图像转化成一个能量最小化的问题：

3. 实施方案、进度安排及预期效果

（1）2016年11月1日—2017年2月28日：查阅资料、学习和研究相关资料，熟悉软件仿真平台，填写任务书及开题报告；

（2）2017年2月28日—2017年5月12日：完成系统逻辑设计，编写软件代码，实验验证，提交中期检查，完成文献翻译和论文初稿；

（3）2017年5月13日—2017年5月19日：完成对图像的综合处理，撰写论文，论文查重等工作；

4. 参考文献

[1] 周先春,汪美玲，石兰芳，唐娟.小波与canny算法相结合的图像去噪方法的研究.物理学报.2016,11:19-20

[2] 付昱强.基于fpga的图像处理算法的研究与硬件设计.南昌大学硕士学位论文.2006:1-22

[3] 刘成云,陈振学,马于涛.自适应阈值的小波图像去噪[j].光电工程，2007(34):77-81