1. 本选题研究的目的及意义
图像去噪是数字图像处理领域中一个至关重要且极具挑战性的研究课题，其目的是去除图像中存在的各种噪声，从而提高图像质量、恢复图像细节信息、增强图像的可识别度，为后续的图像分析、理解和应用奠定基础。
图像去噪在众多领域中具有广泛应用，如医学影像分析、遥感图像处理、视频监控、工业检测等。
本选题研究基于FPGA的离散卡尔曼自适应图像去噪方法，旨在结合卡尔曼滤波算法的优越性和FPGA并行处理能力，实现高效、实时、高精度的图像去噪。
2. 本选题国内外研究状况综述
图像去噪作为图像处理领域的基础性问题，一直是国内外学者研究的热点和难点。
近年来，随着数字图像处理技术的快速发展，各种图像去噪算法层出不穷，大致可以分为以下几类：基于空间域的去噪方法、基于变换域的去噪方法、基于深度学习的去噪方法等。
卡尔曼滤波作为一种经典的递归滤波算法，在信号处理领域得到了广泛应用，并逐渐被引入到图像去噪领域。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本选题研究的主要内容包括以下几个方面：
1.研究离散卡尔曼滤波算法的基本原理，推导其在图像去噪中的应用模型，并分析其优缺点以及在处理图像噪声时的局限性。
2.针对传统卡尔曼滤波算法在图像去噪中存在的不足，研究自适应噪声方差估计方法，根据图像局部特征自适应地调整卡尔曼滤波器的参数，提高算法的去噪性能和对不同噪声类型的适应能力。
3.研究FPGA硬件平台的特点和开发流程，设计并实现基于FPGA的离散卡尔曼自适应图像去噪系统。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论分析、算法设计、仿真验证、系统实现和性能评估等方法，逐步开展研究工作。
首先，对离散卡尔曼滤波算法进行深入研究，包括其基本原理、数学模型、算法流程等，并分析其在图像去噪中的应用优势和局限性。
其次，针对传统卡尔曼滤波算法在图像去噪中存在的不足，研究自适应噪声方差估计方法，设计自适应卡尔曼滤波图像去噪算法，并通过仿真实验验证算法的有效性。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.提出一种自适应卡尔曼滤波图像去噪算法：针对传统卡尔曼滤波算法在图像去噪中存在的不足，本研究将研究自适应噪声方差估计方法，根据图像局部特征自适应地调整卡尔曼滤波器的参数，以提高算法的去噪性能和对不同噪声类型的适应能力。
2.设计基于FPGA的离散卡尔曼自适应图像去噪系统：本研究将利用FPGA的高效并行处理能力，设计并实现基于FPGA的离散卡尔曼自适应图像去噪系统，以提高图像去噪速度，满足实时性要求。
3.对系统进行性能优化：针对FPGA硬件平台的特点，本研究将对系统架构和数据处理流程进行优化，以充分利用FPGA资源，提高系统性能。
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] 刘海亮,李玉柏,安冬. 基于FPGA的实时图像去噪系统[J]. 电子技术应用,2019,45(10):71-74,80.
[2] 张凯,王耀南. 基于FPGA的自适应卡尔曼滤波算法研究[J]. 电子设计工程,2018,26(12):159-163.
[3] 李建华,刘伟,张鹏. 基于FPGA的图像去噪算法研究与实现[J]. 电子科技,2021,34(08):76-80.
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