1. 本选题研究的目的及意义
图像滤波是图像处理领域中一项基础且至关重要的任务，其目的是在保留图像重要信息的同时，有效地抑制或消除图像中存在的各种噪声和干扰。
图像滤波技术的应用范围极其广泛，涵盖了医学影像分析、遥感图像解译、视频监控enhancement、机器人视觉等众多领域。
近年来，随着小波变换理论的不断发展和完善，基于小波变换的图像滤波方法逐渐成为该领域的研究热点。
2. 本选题国内外研究状况综述
图像滤波作为图像处理领域的基础问题，一直受到国内外学者的广泛关注。
近年来，随着小波分析理论的兴起，基于小波变换的图像滤波方法逐渐成为研究热点，并取得了一系列重要成果。
1. 国内研究现状
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本研究将围绕基于小波变换的图像滤波方法展开深入研究，主要内容包括：
1.小波变换理论研究:系统研究连续小波变换和离散小波变换的定义、性质及快速算法。
深入分析多分辨率分析的概念、框架以及在图像处理中的应用。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论分析、算法设计、实验验证相结合的研究方法，具体步骤如下：
1.文献调研阶段:广泛查阅国内外相关文献，深入研究小波变换理论、图像滤波方法以及相关应用领域的研究现状，为本研究奠定理论基础。
2.算法设计与实现阶段:基于小波变换理论，设计和实现不同的图像滤波算法，包括经典的小波阈值滤波方法、自适应滤波方法、多尺度滤波方法等。
3.实验验证与分析阶段:构建实验数据集，利用MATLAB等软件平台进行仿真实验，对不同算法的滤波效果进行测试和比较，分析不同参数对滤波效果的影响，并对实验结果进行深入分析和讨论。
5. 研究的创新点
本研究力求在以下方面有所创新：
1.改进小波阈值滤波方法:针对传统小波阈值滤波方法存在的不足，例如阈值选择敏感性、边缘模糊等问题，研究改进的阈值函数和自适应阈值选择策略，以提高滤波算法的性能。
2.结合小波变换与其他图像处理技术:探索小波变换与其他图像处理技术的结合，例如形态学、非局部均值滤波等，以充分利用图像的结构信息和非局部信息，进一步提高滤波效果。
3.针对特定应用场景的滤波算法优化:针对医学图像、遥感图像等不同应用场景的特点，对滤波算法进行优化，以更好地满足实际应用需求。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
1. 张勇,王敬东,李春泉. 基于小波变换的图像去噪综述[J]. 电视技术,2018,42(12):1-8.
2. 李杰,王春辉,王亚东,等. 基于小波变换的医学图像去噪算法研究[J]. 中国医疗设备,2021,36(02):141-145.
3. 刘洋,王向阳. 基于小波变换的图像去噪算法综述[J]. 电子技术与软件工程,2020(03):60-62.
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