1. 研究目的与意义
图像复原是数字图像处理中的一个重要领域。
数字图像复原是指将由于各种干扰而质量下降的图像恢复成尽可能接近真实场景的图像，即增强数字图像，从噪声图像中重建原始图像。
数字图像复原可以使用许多方法进行。
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2. 课题关键问题和重难点
1.第一个关键问题是了解图像退化与复原的原理：简单来说，图像的退化是由于某种原因，图像从理想图像转变为实际我们看到的有瑕疵图像的过程。
而图像复原就是通过某种方法将退化后的图像经过改善，尽量使复原后的图像接近理想图像的过程。
2.第二个关键问题是图像去噪，噪声是影响图像退化的关键因素，同时也是实现图像复原的关键因素。
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3. 国内外研究现状（文献综述）
近年来，基于熵的图像阈值处理受到了广泛关注。
通常使用两种熵作为阈值标准：香农熵和相对熵，也称为Kullback-Leibler信息距离，前者通过最大化香农熵获得的最佳阈值来测量信息源中的不确定性，而后者通过最小化相对熵得到一个最佳阈值来衡量两个不同来源之间的信息差异[1]。
过滤是一种增强图像的技术。
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4. 研究方案
1.逆滤波法其主要过程是将要处理的图像从空间域转换到频率域中，进行反向滤波后再转回到空间域，从而得到复原的图像信息。
采用逆滤波法的先决条件是已知退化后的图像，退化函数，噪声函数的频谱。
逆滤波与维纳滤波复原技术对比，维纳滤波在一定意义上可以看成逆滤波方式的改进，二者相同点都是从频域出发并且均为线性滤波方式，但维纳滤波恢复的效果比逆滤波较好。
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5. 工作计划
第1周 准备开题报告，阅读并摘要与课题有关的中文资料，收集相关设计资料。
第2周 准备开题报告，阅读并摘要与课题有关的中文资料，收集相关设计资料。
第3周 完成开题报告，完成与课题相关的中文资料摘要。
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