1. 研究目的与意义
在现代生活中﹐随着计算机网络技术的发展和多媒体技术的广泛应用﹐信息在人们的学习和生活中起到越来越关键的作用﹐而图像信息又是其中最主要、最直接的信息。
在一个实际的图像系统中﹐从图像的获取、到图像的发送、传输、接收、输出(显示)、复制、处理等﹐每一个环节都不可避免的出现会产生各种干扰，例如感光过程中产生的颗粒噪声、光电转换过程中敏感元件灵敏度不均匀性、数字化过程的量化噪声、传输处理过程中的误差以及其他一些人为因素等﹐都会使图像质量降低﹐如何对这些含噪图像进行处理﹐满足实际应用需要是图像去噪的基本要求.图像中噪声的存在﹐不仅严重降低了图像的视觉效果﹐且图像的基本特征也受到了影响，这严重影响了后续图像处理﹐如图像分割、边缘检测和纹理分析等。
因此,在图像的预处理阶段去除噪声、恢复原始图像是图像处理过程中的一个重要环节。
2. 课题关键问题和重难点
关键问题：1、本次课题要求使用Matlab软件，编程实现利用频域中滤波操作对数字图像进行降噪的工作，对于这个软件我不是熟练掌握，对于编程的方法还有待提升。
2、本次课题关于数字图像去噪声，其中包含噪声产生的原因，图像噪声的分类，图像去噪原理以及图像去噪方法。
问题比较多需要一个一个去解决，遇到不会的问题需要自己看书或者上网查阅资料，实在不会要请求老师以及同学的帮助。
3. 国内外研究现状（文献综述）
由于人类社会的飞速发展，科学技术在不断更新，数字成像设备如雨后春笋般层出不穷，计算机在人们生活中大范围普及，数字图像因此也成为人们生活中不可少的信息载体，数字图像给与人类生活十分大的帮助，但同时数字图像在获取及传播的过程中也会出现各种问题，其中图像噪声这一问题是人们十分关注的问题，图像噪声对人们获取图像信息时有很大的影响，有时会因为图像噪声的影响而造成很大的医学事故，工程问题等重大问题和事故，所以，数字图像去噪处理已成为了一门专门的学科而不是数字图像处理研究中的一个小小的过程。
本次论文是要对数字图像基本的去噪方法进行研究和小波阈值去噪方法的改进，对图像去噪方法能大概了解和掌握，并且在掌握的同时能够对基本的图像去噪方法有创新，找到更加高效的图像去噪方法【1】。
近年来,图像工程的研究内容越来越深入,与越来越多学科的研究相结合,并得到越来越多图象图 (数学、物理、心理、生理等学科)新理论和电子、计算机等专业学科技术的支持。
4. 研究方案
通过对数字图像的研究，发现了在数字图像去噪方面存在的问题，针对问题提出相应的优化方案。
通过基于频域的数字图像去噪展开研究，分析其中问题解决问题最后得出解决方案。
频域中图像噪声滤除方法，首先需要对图像进行变换操作，即将噪声图像转换 到频域中对图像变换后的系数操作，最后，将处理后的图像转换到空间域，以达到去 除噪声的目的。
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。
