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基于图像局部和非局部信息的混合噪声去除算法研究的任务书
一、选题背景
在数字图像处理领域，噪声去除一直是一个重要的问题。因为噪声会破坏图像的质量和信息，导致图像分析和处理的准确性降低。目前常用的去噪算法包括基于局部信息的算法和基于非局部信息的算法，它们各有优劣。
基于局部信息的算法通常具有较强的实时性和计算效率，但其去噪能力却受限于当地像素块的大小和选取的邻域像素数量。而基于非局部信息的算法则能够更好地处理多种类型的噪声，但其计算复杂度相对较高，不适用于处理大规模图像。
本研究旨在探究一种基于图像局部和非局部信息的混合噪声去除算法，以提高噪声去除的准确性和实用性。具体的研究任务及方案如下。
二、研究任务
1.调研局部和非局部去噪算法的现状与特点，分析其优缺点。
2.提出一种基于图像局部和非局部信息的混合噪声去除算法。
（1）采用局部信息算法对图像进行初步的去噪，提取图像中的纹理信息。
（2）利用非局部信息算法，根据提取的纹理信息，对细节和噪点进行进一步的处理，增强图像的清晰度和细节。
3.实现所提出的混合去噪算法，并对其进行实验验证。比较其与传统算法的效果差异，并分析算法的优缺点。
4.针对不同类型的图像噪声，设计相应的评价指标，对算法进行性能评价。
5.将所提出的混合去噪算法应用于实际应用场景中，并对其实用性进行评估和测试。
三、研究方案
1.调研局部和非局部去噪算法的现状与特点，包括均值滤波、高斯滤波、中值滤波等局部信息算法，以及NL-means、BM3D等非局部信息算法。评估它们在不同噪声类型下的去噪效果和计算复杂度等方面的优劣。
2.基于现有的局部和非局部去噪算法，提出基于图像局部和非局部信息的混合去噪算法。具体包括以下步骤：
（1）利用局部信息算法对图像进行初步去噪，提取图像中的纹理信息。
（2）利用非局部信息算法，根据提取的纹理信息，对细节和噪点进行进一步的处理，增强图像的清晰度和细节。
（3）结合两种算法的结果，对图像进行最终的去噪处理。
3.实现所提出的混合去噪算法，使用Matlab等工具进行算法实现。对几种典型的噪声图像进行实验验证，并与传统去噪算法进行对比。同时，采集不同类型的评价指标，对算法性能进行评估。
4.改善和优化算法，并进行广泛的实验测试。针对工业和科学领域的应用场景，对算法进行适应性调整。分析算法的优缺点和适用性，以及其在不同场景下的效果。
四、预期成果
1.一篇基于图像局部和非局部信息的混合噪声去除算法文章，包括算法的研究背景、方案设计、实验验证及分析、性能评价和优化改进等部分。
2.一份综述文献调研报告，介绍局部和非局部去噪算法的优缺点，以及目前研究的热点和难点问题。
3.一份和算法实现相关的程序代码，以及相关文档和说明文档。
4.一份基于现有的局部和非局部去噪算法的代码库，可供其他研究者和开发者参考和使用。
五、研究进度安排
1.第一阶段：背景调研和分析（1个月），完成局部和非局部去噪算法的调研，分析各类算法的优缺点，并进一步探究混合去噪算法的设计方案。
2.第二阶段：算法实现和测试（2个月），将混合去噪算法实现出来，通过实验验证，分析其优劣。
3.第三阶段：性能评估和优化改进（1个月），针对实际应用场景进行算法优化，进一步完善算法的性能和实用性。
4.第四阶段：论文撰写（1个月），撰写学术论文，并形成综述文献报告、算法实现代码和相关文档。
六、参考文献
[1]DabovK,FoiA,KatkovnikVetal.Imagedenoisingbysparse3-Dtransform-domaincollaborativefiltering.IEEETransactionsonImageProcessing,2007,16(8):2080-2095.
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