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基于轮廓波变换的图像去噪和识别研究的开题报告

一、研究背景及意义

图像处理技术已广泛应用于各个领域，其中图像去噪和图像识别是

比较重要的研究方向。图像去噪是指通过对图像进行处理，去除其中的

噪声干扰，保留图像原有的信息。图像识别是指通过计算机程序对图像

进行分析，识别其中的特征和内容。

基于轮廓波变换的图像去噪和识别方法是一种新兴的图像处理技术，

能够有效地去除图像噪声、提取轮廓信息、特征识别等。因此，该方法

在计算机视觉、机器人视觉、遥感图像处理、医学图像处理等领域都有

广泛的应用。

二、研究内容和技术路线

本研究面向图像去噪和识别的应用需求，以基于轮廓波变换的图像

处理技术作为研究方向，主要研究内容包括：

1.基于轮廓波变换的图像去噪方法研究

通过对图像进行多尺度分解，利用轮廓波变换提取图像中的轮廓信

息，进而去除图像中的噪点。

2.基于轮廓波变换的图像特征提取方法研究

利用轮廓波变换提取图像中的轮廓信息，生成特征向量，建立特征

库，实现图像识别。

3.基于轮廓波变换的图像分类算法研究

将所提出的特征提取方法与常用的图像分类算法相结合，进行实验

验证，比较不同算法的效果和优劣。

技术路线：

1.阅读相关文献，对图像去噪和识别技术进行综述，并分析轮廓波

变换技术在这两个方向上的应用现状和局限性。

2.基于Matlab平台，研究轮廓波变换算法的实现及其在图像处理中

的应用。

3.设计实验场景，采集图像数据，进行实验验证，并比较不同算法

的效果和优劣。

三、预期研究成果

预期研究结果包括：

1.提出一种基于轮廓波变换的图像去噪和识别方法，具有较好的稳

定性和鲁棒性。

2.建立图像特征库，实现对不同类型图像的自动识别。

3.对所提出的方法进行实验验证，并比较不同算法的效果和优劣，

验证了该方法的可行性和实用性。

四、研究难点和解决方案

研究难点主要包括：

1.如何实现图像的多尺度分解和轮廓信息提取，保证去噪和特征提

取的精度和效率。

解决方案：基于MATLAB平台，采用差分金字塔实现图像的多尺度

分解，利用轮廓波变换算法提取轮廓信息，实现高效精准的图像去噪和

特征提取功能。

2.如何对轮廓信息进行有效分类和特征提取，实现图像识别功能。

解决方案：通过对轮廓信息进行多维特征向量提取，建立特征库实

现特征学习和图像识别功能。

五、进度计划

本研究拟于2022年1月开始，预计2023年1月完成。具体进度安

排如下：

2022年1月-3月：阅读相关文献，了解轮廓波变换技术的原理和应

用。

2022年4月-6月：研究轮廓波变换算法的实现及其在图像处理中的

应用。

2022年7月-9月：设计实验场景，采集图像数据，进行实验验证。

2022年10月-12月：分析实验结果，优化算法效果，写作毕业论文。

2023年1月：完成毕业论文，准备答辩。