1. 研究目的与意义
图像增强作为基本的图像处理技术，就是增强图象中的有用信息，其目的是要改善图像的视觉效果，针对给定图像的应用场合，有目的地强调图像的整体或局部特性，将原来不清晰的图像变得清晰或强调某些感兴趣的特征，扩大图像中不同物体特征之间的差别，抑制不感兴趣的特征，使之改善图像质量、丰富信息量，加强图像判读和识别效果，满足某些特殊分析的需要。数字图像处理中可以用很多不同的方法对图像进行增强，传统的图像增强有线性变换、直方图修正等，当图像被噪声污染的时候，用这些传统的增强方法对图像进行增强，就会在增强图像灰度的时候，同时把图像噪声进行了增强，不符合人们的视觉效果。对于其性质随实践是稳定不变的信号，傅立叶变换是理想的工具。但是在实际应用中的绝大多数信号是非稳定的，而特别适用于非稳定信号的工具就是小波变换。小波变换理论恰恰是对信号进行多分辨分析的重要数学工具，它对不同的频率成分在时域上的取样步长具有调节性，高频则小，低频则大。因此，小波变换能够把信号分解成交织在一起的多种尺度成分，并对大小不同的尺度成分采用相应粗细的时域或空域采样步长，从而能够聚焦到对象的任意微小细节，具有“数字显微镜”的美誉。小波变换是傅立叶变换的发展与延拓，它克服了短时傅立叶变换在单分析率上的缺陷，具有多分辨率分析的特点，在时域和频域都有表征信号局部信息的能力，时间窗和频率窗都可以根据信的具体形态动态调整。小波变换解决了傅立叶变换不能解决的许多困难问题，运用到图像增强方面有很重要的现实意义。
2. 课题关键问题和重难点
（一）关键问题
图像增强作为基本的图像处理技术，在很多领域均有涉及，在生物医学领域一类是对生物医学的显微光学图像进行处理和分析，另一类是对X射线图像的处理；在工业生产的自动化设计和产品质量检验中得到广泛应用。本课题首先就是要掌握传统的图像增强技术：基于空域和基于频域的两大类算法。小波理论虽经过多年发展，并取得了许多非常重要的研究成果。但小波分析的应用潜力仍然很大，仍旧存在着一些需要解决问题。本课题就是要在前人提出的有关小波应用的基础上，简单介绍图像去噪的几种传统方法。然后对小波展开更加系统、深入的分析和研究，对传统的去噪方法进行总结和对比，指出其去噪的不足，介绍基于小波变换的图像去噪，简单介绍小波去噪的发展历程和小波去噪的分类，研究基于小波变换的图像增强技术，小波图像增强的基本原理和方法，具体要解决以下几个关键问题：（1）图像增强的传统方法；（2）在空间域完成图像增强；（3）完成基于小波变换的图像增强；
（二）可能会出现的难点
3. 国内外研究现状（文献综述）
（一）国内研究现状
数字图像的处理技术在生产生活中有着广泛的应用,在日新月异的技术发展中数字图像起到了举足轻重的地位。噪声会影响图像信息的表达,边缘是对图像主体结构及主要轮廓的反映,更是图像理解的直接判读以及进一步分割和识别的基础。因此抑制噪声,和提高边缘检测精度是图像处理的一项重要内容。相对于传统的图像增强技术,国内学者对于该方面进行了多方面的研究。针对图像同时受到高斯噪声和脉冲噪声污染的情形下，王小兵、孙久运、汤海燕三个学者在《基于小波变换的图像混合噪声自适应滤波算法》一文中提出一种基于小波变换的图像混合噪声自适应滤波算法，能有效滤除高斯噪声和椒盐噪声。该算法首先通过中值滤波进行预处理以滤除椒盐噪声，然后将图像进行二维小波变换,对高频子图像分别设计新的形态学结构元素进行滤波.通过设计一种新的小波阈值判别函数以滤除高频子图像以及低频子图像残余噪声,最后对小波系数进行重构，从而达到了既能滤除高斯噪声又能滤除椒盐噪声的目的。这篇文章对于我研究基于小波分析的去噪技术有很大的帮助[5]。
周静在《基于小波分析的图象增强算法研究》一文中研究指出图象增强是图象处理的重要任务之一,它广泛地应用于模式识别以及计算机视觉的各种领域,如医学图片,数字相片处理。近年来,提出了大量的图象增强算法,本文主要讨论了基于小波理论多分辨分析的图象增强算法,并分析了其优缺点,进而提出采用直方图均衡化和小波变换两种方法的结合可以进一步改进图象增强的效果。仿真实验证明了这一方法能提升具有较低对比度图象的观测效果,从而满足人眼信息的获取以及图象的后继信息获取[6]。
4. 研究方案
（一）方案设计
为了完成此次课题研究，第一步、需要先掌握小波分析的基本理论；第二步、对传统的图像去噪方法进行仿真实验并比较结果；第三步、掌握小波去噪的三种经典方法：模极大值去噪法、空域相关性去噪法、小波域阈值去噪法；第四步、深入研究小波域阈值去噪法.
总体方案流程：
5. 工作计划
2022-2023-1学期第15-16周：完成选题，查阅相关中英文资料，进行相关技术的学习
第17周：与导师沟通进行课题总体规划
第18周：导师下发毕业设计（论文）任务书，学生根据导师的要求进行外文翻译，列出开题报告大纲第19周：撰写开题报告
以上是毕业论文开题报告，课题毕业论文、任务书、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。
