1. 本选题研究的目的及意义
图像作为一种重要的信息载体，在科学研究、医疗诊断、军事侦察、工业生产等领域发挥着至关重要的作用。
然而，在图像的获取、传输和处理过程中，不可避免地会受到各种噪声的干扰，导致图像质量下降，影响信息的有效提取和利用。
因此，图像降噪成为图像处理领域中一项基础而关键的技术。
2. 本选题国内外研究状况综述
图像降噪一直是图像处理领域的热点和难点问题，国内外学者对此进行了大量的研究，并取得了丰硕的成果。
1. 国内研究现状
国内学者在基于小波变换的图像降噪方面做了大量研究，并取得了一系列重要成果。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本研究的主要内容包括以下几个方面：
1.深入研究小波变换理论，包括连续小波变换、离散小波变换、多分辨率分析等，分析其在图像降噪中的优势和局限性。
2.研究图像噪声模型，分析不同类型噪声的特点，为选择合适的降噪方法提供依据。
3.研究传统的图像阈值降噪算法，包括硬阈值、软阈值等，分析其优缺点，并探讨其改进方向。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论分析和实验验证相结合的研究方法。
1.首先进行文献调研，深入了解图像降噪领域的国内外研究现状，特别是基于小波变换的图像阈值降噪算法的最新进展，为本研究提供理论基础和参考依据。
2.对小波变换理论进行系统学习，重点掌握连续小波变换、离散小波变换、多分辨率分析等内容，并分析其在图像降噪中的应用原理和优缺点。
5. 研究的创新点
本研究的创新点在于：
1.针对传统阈值降噪算法的不足，研究改进的阈值选择方法，例如结合图像局部特征的自适应阈值方法，以提高算法对不同图像和噪声类型的适应性。
2.研究不同小波基函数对降噪效果的影响，并探讨如何根据图像特征选择最佳的小波基函数，以获得更好的降噪效果。
3.结合其他图像处理技术，例如非局部均值滤波、形态学处理等，与小波变换相结合，构建混合降噪模型，进一步提高图像降噪的效果。
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，刘文耀. 基于改进阈值函数的小波图像降噪算法[J]. 计算机应用研究, 2022, 39(12): 3792-3797.
[2] 王金海，王建军，王植. 基于小波变换和改进阈值函数的图像降噪[J]. 电子技术应用, 2021, 47(09): 185-189.
[3] 李欣，王春平，张艳. 基于小波变换和改进遗传算法的图像降噪研究[J]. 计算机工程与应用, 2020, 56(18): 198-204.
