1. 研究目的与意义
数字图像降噪是数字图像处理中的一种基本手段。
数字图像中的信号和噪声在不同变换域中表现出不同的形式。
本课题中的变换域指定为频域。
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2. 课题关键问题和重难点
课题关键问题：1、数字图像产生噪声的原因2、数字图像信息与频谱的关系3、处理图像噪声的方式有哪些4、低通滤波器与图像的平滑处理5、高通滤波器与图像的锐化处理 难点：图像的平滑除了在空间域中进行外，也可以在频率域中进行。
由于噪声主要集中在高频部分，为去除噪声改善图像质量，滤波器采用，然后再进行逆傅立叶变换获得滤波图像，就可达到平滑图像的目的。
常用的频率域平滑滤波器有3种:（1）理想低通滤波器（2）巴特沃思低通滤波器(3）高斯低通滤波器。
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3. 国内外研究现状（文献综述）
现实中的图像由于种种原因都是带噪声的，噪声恶化了图像质量，使图像模糊，甚至淹没和改变特征，给图像分析和识别带来了困难。
一般数字图像系统中的常见噪声主要有：高斯噪声、椒盐噪声等。
频域算法是用一组正交函数系来逼近原始信号函数，获得相应的系数，将对原始信号的分析转动了系数空间域。
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4. 研究方案
首先需要做到了解不同的图像存储格式，对matlab语言熟悉，编写图像读入程序，将给定的图像读入到内存中。
紧接要根据噪声信号的来源，做出不同区分，来编写图像降噪程序（主要是编写低通滤波器来平滑或者是高通滤波器对图像进行锐化处理），即利用基于频域的数字图像降噪算法对教师给定的图像进行降噪处理。
将降噪后的图片保存。
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5. 工作计划
第1周 准备开题报告，阅读并摘要与课题有关的中文资料，收集相关设计资料。
第2周 准备开题报告，阅读并摘要与课题有关的中文资料，收集相关设计资料。
第3周 完成开题报告，完成与课题相关的中文资料摘要。
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