基于彎曲邊緣和復(fù)雜紋理保持的各向異性圖像去噪算法研究的開題報(bào)告一、選題的背景和意義圖像去噪一直是圖像處理領(lǐng)域中一個(gè)重要的問題，因?yàn)樵肼晻?huì)使得圖片變得模糊，影響到視覺效果。去除噪聲是提高圖像質(zhì)量的關(guān)鍵步驟，因此圖像去噪一直受到廣泛關(guān)注。傳統(tǒng)的圖像去噪算法采用線性濾波器，如高斯濾波器、均值濾波器等，雖然可以去除一些高斯噪聲和均勻噪聲，但是對(duì)于非線性噪聲，如椒鹽噪聲和斑點(diǎn)噪聲，效果不佳。針對(duì)這個(gè)問題，目前有不少基于各種假設(shè)的圖像去噪算法被提出，如基于統(tǒng)計(jì)學(xué)的方法、基于小波變換的方法、基于稀疏表示的方法等。而本次選題則主要考慮如何保持圖像的細(xì)節(jié)特征，在去除噪聲的同時(shí)不會(huì)損失主要的細(xì)節(jié)信息。此外，我們還將考慮另一個(gè)問題，那就是如何處理非均勻紋理，以避免出現(xiàn)過度模糊的現(xiàn)象。二、研究的內(nèi)容和目標(biāo)本次研究將主要涉及以下兩個(gè)方面：1.基于彎曲邊緣保持的各向異性圖像去噪算法傳統(tǒng)的去噪算法采用的是一些線性濾波器，如高斯、均值、中值濾波器等，這些濾波器雖然可以去掉一定比例的噪聲，但是會(huì)嚴(yán)重?fù)p失圖像的細(xì)節(jié)信息，尤其是在強(qiáng)噪聲條件下。因此，在本次研究中，我們將提出一種新的各向異性圖像去噪算法，它是基于彎曲邊緣保持的。該算法將考慮保持圖像中的邊緣信息，以及位于邊緣附近的細(xì)節(jié)信息。通過采用彎曲能量，該算法采用窗口滑動(dòng)的方式對(duì)圖像進(jìn)行去噪處理，以產(chǎn)生最佳的結(jié)果。2.基于復(fù)雜紋理保持的各向異性圖像去噪算法對(duì)于圖像中的非均勻紋理，現(xiàn)有的方法難以有效地處理它們。傳統(tǒng)算法通常采用平均或?yàn)V波操作來平滑整張圖片，以抑制紋理噪聲。但是這樣做會(huì)抹平那些需要保留的細(xì)節(jié)信息。在本次研究中，我們將提出一種基于復(fù)雜紋理保持的各向異性圖像去噪算法，它將綜合考慮圖像中的紋理細(xì)節(jié)信息和邊緣信息。通過采用區(qū)域分割和非局部均值去噪方法，該算法可以生成更加自然、準(zhǔn)確的去噪結(jié)果。三、研究方法和思路本次研究的思路可以分為以下幾步：1.提出基于彎曲邊緣保持的各向異性圖像去噪算法首先，我們將采用彎曲能量來計(jì)算每個(gè)像素點(diǎn)處的紋理，以保持位于邊緣附近的細(xì)節(jié)信息。然后，我們將采用一定的窗口大小來處理每個(gè)像素的鄰域，以產(chǎn)生最佳的去噪效果。2.提出基于復(fù)雜紋理保持的各向異性圖像去噪算法多種紋理的組合會(huì)產(chǎn)生復(fù)雜的圖像紋理，因此，我們將采用增量式圖像分割方法去除不需要保留的部分。接下來，我們將利用我們之前提出的基于彎曲邊緣保持的方法來處理每個(gè)像素點(diǎn)處的細(xì)節(jié)信息。3.評(píng)估算法效果最后，我們將采用不同的標(biāo)準(zhǔn)來對(duì)我們提出的去噪算法進(jìn)行評(píng)估，如峰值信噪比、結(jié)構(gòu)相似度等。四、論文的結(jié)構(gòu)和進(jìn)度本次研究的論文將包括以下幾個(gè)部分：1.緒論介紹本次研究背景和意義，以及與我們研究相關(guān)的已有工作。2.基于彎曲邊緣保持的各向異性圖像去噪算法詳細(xì)介紹我們提出的基于彎曲邊緣保持的各向異性圖像去噪算法。3.基于復(fù)雜紋理保持的各向異性圖像去噪算法詳細(xì)介紹我們提出的基于復(fù)雜紋理保持的各向異性圖像去噪算法。4.實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析使用不同的圖片和噪聲類型來對(duì)我們提出的算法進(jìn)行測試，并對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行