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小波变换灰度图像去噪与边缘检测方法研究的中期报告

中期报告

一、选题背景和研究意义

随着计算机技术的不断发展，图像处理技术越来越被广泛应用于生活、科研和工业等领域，并且得到了快速发展。图像去噪和边缘检测是图像处理中的两个重要方面，具有广泛的应用前景。小波变换作为一种有效的信号处理方法，已逐渐成为图像处理中灰度图像去噪和边缘检测问题中的热门方法。因此，本文选择研究小波变换灰度图像去噪与边缘检测方法，旨在探索小波变换在图像处理中的应用及其效果，为相关领域的研究提供帮助。

二、研究内容和方法

本文通过对小波变换灰度图像去噪与边缘检测相关文献的综述，总结和比较了现有的小波变换去噪和边缘检测算法，分析了它们的优缺点，明确本文研究重点。

本文针对灰度图像进行研究，通过小波变换将灰度图像转换成频域图像，在频域下进行滤波处理，滤波完成后，通过小波逆变换将频域信号转换成空域信号，得到去噪后的灰度图像。同时，通过对滤波后的频域信号进行微分运算，可以得到边缘信息。本文采用MATLAB软件编程实现了小波变换灰度图像去噪与边缘检测的算法。

三、进展情况

目前已经完成了对相关文献的综述和整理，梳理了重要内容和方法，对小波变换进行了初步学习和掌握。同时，编写了MATLAB程序并进行了初步实验，得到了一些初步结果。

四、下一步工作计划

接下来，本文将重点进行算法的改进和优化，并且扩大样本测试量，提高模型的鲁棒性和实用性。同时，将具体考虑并分析小波变换的参数对算法的影响并进行优化。最后，采用评价指标对算法的效果进行评估，总结和分析实验结果。