基于稀疏表示的图象去噪方法研究开题报告

1. 研究目的与意义

研究背景：

人类从世界中获取信息最重要的途径就是通过视觉，计算机视觉的研究是机器感知、机器学习领域的重要研究环节。由于视觉信息的高度冗余，计算机视觉的主要研究内容是语义信息的提取与表示，其中稀疏表示是一种成熟有效的方法。图像在产生、传输和获取过程中非常容易受到噪声的干扰，图像去噪是图像处理和分析中必不可少的步骤，因此去噪算法的研究显得很重要。基于稀疏表示的去噪算法在一定程度上有更好的处理能力。

研究目的：

2. 研究内容和预期目标

主要研究内容：

本课题主要是基于稀疏表示算法，拟开发一种图像处理程序，从而实现简单的图像去噪和修复。通过学习和理解稀疏表示算法的内容，对稀疏表示算法有一定的认知，了解其能够去噪的原理，进一步能够运用这种算法去实现去噪效果。同时要学习和研究噪声的产生和影响，在充分了解基本的稀疏表示算法的基础上，研究不同种类的噪声与图像信息之间的关联与差异，选择合适的算法对图像进行去噪和恢复，主要是针对稀疏表示算法的研究和使用。

预期目标：

3. 研究的方法与步骤

研究方法：

本课题采用文献研究法：根据课题，通过调查文献来获得资料，从而全面地、正确地了解掌握所要研究的问题。

实验研究法：对理论进行深度了解之后，通过编写程序，反复运行调试，对实际运行的效果进行只管的认知，在不断的实操中，完善相应的程序。

4. 参考文献

[1] 黄欢, 吴中骅. 基于稀疏表示的图像去噪算法优化[J]. 计算机与数字工程, 2015, 43(11):5.
[2] Wright J, Ma Y, Mairal J, et al. Sparse representation for computer vision and pattern recognition[J]. Proceedings of the IEEE, 2010, 98(6): 1031-1044.
[3] Aharon M , Elad M , Bruckstein A . System and method for designing of dictionaries for sparse representation: US, US8165215 B2[P]. 2012.
[4] Elad M , Aharon M . Image Denoising Via Learned Dictionaries and Sparse representation[C]// IEEE Computer Society Conference on Computer Vision amp; Pattern Recognition. IEEE, 2006.
[5] Zhang L , Zhou W D , Chang P C , et al. Kernel Sparse Representation-Based Classifier[J]. IEEE Transactions on Signal Processing, 2012, 60(4):1684-1695.
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[9] 孙君顶, 赵慧慧. 图像稀疏表示及其在图像处理中的应用[J]. 红外技术, 2014, 000(007):533-537.
[10] 肖雪. 基于稀疏表示与字典学习的图像去噪算法研究[D]. 西安电子科技大学, 2017.

5. 计划与进度安排

1、2024.1.10 ---- 2024.2.20 查阅资料,了解课题背景， 撰写开题报告
2、2024.2.21 ---- 2024.3.18 根据课题要求，进行需求分析,熟悉开发工具
3、2024.3.19 ---- 2024.3.31 根据分析结果，对系统进行概要设计
4、2024.4.1 ---- 2024.4.15 根据概要设计，对系统进行详细设计
5、2024.4.16 ---- 2024.5.9 编写代码及设计
6、2024.5.10 ---- 2024.5.17 程序调试，毕业论文资料收集，撰写论文提纲
7、2024.5.18 ---- 2024.5.31 整理设计文档， 撰写毕业论文
8、2024.6.1 ---- 2024.6.10 答辩准备及答辩