基于MATLAB的图像复原与重建方法的研究与实现开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

图像复原与重建是图像处理领域中两个至关重要的研究方向，旨在从退化或不完整的图像中恢复原始图像信息。

随着数字成像技术在医疗诊断、遥感探测、视频监控等领域的广泛应用，人们对图像质量的要求日益提高，这促使了图像复原与重建技术不断发展。

本选题以matlab为工具，深入研究图像复原与重建的核心算法及其应用，具有重要的理论意义和实际应用价值。

2. 本选题国内外研究状况综述

图像复原与重建是图像处理领域备受关注的研究热点，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

国内学者在图像复原和重建领域取得了显著进展，特别是在应用研究方面。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本选题将从以下几个方面展开研究:

1. 主要内容

1.图像退化模型的建立与分析:研究常见的图像退化模型，如线性移不变系统、噪声模型等，分析其对图像质量的影响，为后续的图像复原和重建工作奠定基础。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用理论研究和实验验证相结合的方法，并借助matlab软件进行仿真实现。

具体步骤如下：
1.文献调研阶段:深入研究国内外关于图像复原与重建的文献，了解最新的研究动态、算法模型和技术路线，为研究方向的确定和方案的设计提供参考。

2.算法研究与实现阶段:重点研究经典的图像复原算法和图像重建算法，深入理解其数学原理、算法步骤和参数设置。

5. 研究的创新点

本研究的创新点在于：
1.算法改进与优化:针对经典图像复原和重建算法的不足，研究其改进和优化策略，例如引入新的正则化约束、设计自适应参数选择方法等，以提高算法的性能和鲁棒性。

2.多算法融合:研究将不同的图像复原和重建算法进行融合，以充分利用各自的优势，例如将逆滤波与维纳滤波相结合，或将代数重建算法与迭代投影重建算法相结合，以获得更好的复原和重建效果。

3.应用创新:将图像复原与重建算法应用于新的领域，例如医学图像分析、遥感图像解译、视频图像增强等，并针对具体应用场景进行算法优化和改进，以解决实际问题。

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,谢维信,徐奕.基于matlab的图像复原算法比较与实现[j].计算机应用与软件,2018,35(04):261-265 270.

[2] 郭艳军,张萍,杨佳.一种改进的图像盲复原算法[j].计算机工程与应用,2021,57(24):190-196.

[3] 张金萍,李莎莎.基于改进dark channel prior的单幅图像去雾算法[j].计算机应用研究,2020,37(08):2468-2472.