图像复原论文开题报告 (1)
基于学习的低质图像超分辨率复原技术研究的开题报告
基于学习的低质图像超分辨率复原技术研究的开题报告一、选题背景及意义低质量图像超分辨率复原技术是计算机视觉领域的一个重要研究方向。
随着图像采集硬件的不断进步，人们对高质量图像的需求不断增加。
但是，在实际应用中，由于不可避免的物理限制和环境干扰，从相机或其他采集装置中获得的图像往往出现模糊、噪声、失真等问题，导致图像的分辨率和质量下降。
为了解决这一问题，研究者们提出了低质量图像超分辨率复原技术。
低质量图像超分辨率复原技术的核心思想是通过计算机算法，从低分辨率图像中推断出缺失的高频信息，重建出高分辨率图像。
这不仅有助于提高图像质量和分辨率，而且对于图像处理、医学成像、安防监控等领域都有着广泛的应用价值。
近年来，随着深度学习技术的发展，基于学习的低质量图像超分辨率复原技术也逐渐成为研究热点。
本文旨在研究基于学习的低质量图像超分辨率复原技术，探究其算法原理、优劣势和实现方法，进一步改进和完善算法，提高低质量图像的复原效果，为实际应用提供支持。
二、研究内容和目标2.1 研究内容（1）低质量图像超分辨率复原技术的基本原理和算法分类。
（2）学习理论的介绍：回归模型、卷积神经网络。
（3）基于深度学习的低质量图像超分辨率复原算法研究，探究其优势和不足。
（4）通过对比实验、图像质量评价等方法对算法进行比较和验证。
（5）基于研究结果提出改进方案，并且对算法进行优化。
2.2 研究目标通过本研究，达到以下目标：（1）了解低质量图像超分辨率复原技术的基本原理和算法分类，以及其应用领域和现有研究进展。
（2）深入学习卷积神经网络的理论知识，掌握深度学习算法的基本思想。
（3）研究基于深度学习的低质量图像超分辨率复原算法，对比不同的算法，发现其中的优势与不足。
（4）针对现有算法的不足和问题，提出改进方案，并实现算法优化。
（5）通过实验和图像质量评价，验证改进算法的优越性。
三、研究方法与技术路线3.1 研究方法本研究采取以下方法：（1）文献调研：查阅相关文献阅读，了解低质量图像超分辨率复原技术的基本原理和算法分类，掌握现有的研究进展。
基于全变差的图像复原问题的牛顿型算法的开题报告
基于全变差的图像复原问题的牛顿型算法的开题报告一、选题背景和意义图像复原是数字图像处理领域中的一个重要问题，其目的是对损坏的图像进行修复、恢复其原本的信息。
这个领域的一个非常重要的问题是如何去除噪声和重建缺失的信息，而全变差(regularization of total variation, TV)算法是一个非常流行的方法。
全变差算法基于TV范数，通过对这个范数的惩罚来实现复原，因此它避免了其他方法中的局部振荡问题。
在全变差算法中，一个特殊的问题是如何寻找最小化全变差的解，比如用牛顿型算法。
因此，发展一种牛顿型算法来解决全变差算法的问题具有重要的理论和实际意义。
二、研究内容本文拟探究基于全变差的图像复原问题的牛顿型算法，旨在通过牛顿型算法来解决全变差算法中的优化问题。
具体来说，研究内容包括：1. 全变差算法及其问题：介绍全变差算法的原理和存在的问题，具体包括局部振荡问题和数值不稳定问题；2. 牛顿型算法：介绍牛顿型算法的基本思想和应用场景，以及如何将其应用于全变差算法中；3. 算法设计与实现：针对全变差算法的特殊问题，设计一种可以解决这些问题的牛顿型算法，并且实现；4. 数值实验：通过数值实验验证算法的正确性和实用性，并与其他相关算法进行比较分析。
三、研究计划和进度安排1. 阅读英文文献，学习全变差算法和牛顿型算法，了解相关方法的优缺点和发展趋势；2. 结合实际问题，确定算法设计的重点和难点，进行算法论证和分析；3. 根据算法的设计思路和分析结果，编写算法代码，并进行实验验证；4. 基于实验结果对算法进行评估和比较分析，修改完善算法；5. 撰写毕业论文，并进行论文答辩。
预计完成时间1. 文献阅读和算法分析：2022年3月底前；2. 算法代码实现：2022年5月底前；3. 实验和算法验证：2022年7月底前；4. 论文撰写和答辩：2022年9月底前。
四、预期成果1. 提出一种能够解决全变差算法中问题的牛顿型算法，并且证明其正确性和实用性；2. 通过实验验证，与其他相关算法进行比较，证明本算法的优越性和可行性；3. 撰写毕业论文并进行论文答辩，获得硕士学位。
实时图像复原技术研究的开题报告
实时图像复原技术研究的开题报告一、题目：基于深度学习的实时图像复原技术研究二、研究背景当图像在传输或存储过程中受到噪声、失真或压缩等因素的影响时，图像质量会受到严重损害。
因此，实时图像复原技术的研究具有重要的实际意义。
目前，深度学习已经被广泛应用于图像处理领域，通过训练深度神经网络进行图像去噪、去模糊和超分辨率恢复等问题已经取得了很好的效果。
因此，本文将基于深度学习的方法，研究实时图像复原技术，以实现对失真图像的实时恢复。
三、研究目的本文旨在基于深度学习的方法，研究实时图像复原技术，实现对失真图像的实时恢复，并通过实验验证其效果。
四、研究内容本文将围绕以下内容展开研究：1. 深度神经网络模型：通过对深度学习相关算法的研究，构建适用于实时图像复原的深度神经网络模型。
2. 数据预处理：对实际应用场景中的图像数据进行采集和预处理，包括去噪和去模糊处理。
3. 网络训练和优化：使用已有的大量数据集训练模型，使用自定义目标函数进行模型优化。
4. 实验验证：使用真实世界的失真图像进行实验验证，通过与其他算法进行比较分析，验证本文提出的实时图像复原技术的优越性。
五、研究方法本文将采用深度学习方法，构建适用于实时图像复原的深度神经网络模型，并使用已有的大量数据集对模型进行训练和优化，最终通过实验验证，并与其他算法进行比较分析。
六、研究意义实时图像复原技术的研究对于多种应用场景都具有重要意义，例如图像传输、视频会议、医疗影像等。
本文研究的实时图像复原技术具有以下优点：1. 实现实时恢复：通过深度学习方法，能够实现对失真图像的实时恢复，提高了图像处理的效率。
2. 适用场景广泛：本文研究的实时图像复原技术适用于多个应用场景，如图像传输、视频会议、医疗影像等。
3. 提高图像质量：本文提出的实时图像复原技术可以在不增加额外噪声的情况下提高图像质量，使得图像更加清晰。
七、研究进度安排1. 第一周：查阅相关文献，确定深度学习方法的特点和应用；2. 第二周：构建适用于实时图像复原的深度神经网络模型，进行模型优化；3. 第三周：采集实际应用场景中的图像数据，进行预处理；4. 第四周：使用已有的大量数据集训练模型，并进行测试；5. 第五周：收集测试结果，并进行结果分析和总结；6. 第六周：完成报告的写作和完善并进行答辩。
频域与小波域相结合的图像复原研究的开题报告
频域与小波域相结合的图像复原研究的开题报告一、研究背景随着数字媒体技术的不断发展，数字图像处理技术的应用逐渐深入到各个领域，比如医学成像、卫星图像、安全监控等。
但是由于种种原因，如传感器噪声、传输过程中带来的失真和图像码率的限制等，导致储存和传输的图像数据质量不能保证。
这些失真可能包括伪影、噪声、模糊、混叠等。
因此，在图像处理过程中对失真进行恢复已成为一个重要的课题。
频域和小波域是图像处理中常用的两种分析方法，频域以离散傅里叶变换为代表，它能够描述图像的整体特征；而小波变换则更能够揭示图像的局部细节。
因此，频域与小波域相结合的方法可以更准确地分析和复原图像失真。
二、研究目的本文的研究目的是探索利用频域与小波域相结合的方法对图像进行复原和增强的技术和算法，以达到提高图像质量和恢复失真的效果。
三、研究内容1. 研究频域分析在图像复原中的应用，分析常见的频域滤波方法，如低通滤波、高通滤波等，同时结合小波变换对频域方法进行优化。
2. 研究小波变换的基本原理及在图像处理中的应用，探究小波域分析方法的优缺点，并及时进行优化和改进。
3. 对频域和小波域相结合的方法进行研究，包括使用小波域进行频域数据的预处理，使用频域数据进行小波域的后处理等。
4. 利用图像复原实验来验证所提出的方法和算法的可行性和有效性，主要包括有噪图像的去噪问题、模糊图像的去模糊问题、低分辨率图像的提高分辨率问题等。
四、研究意义频域与小波域相结合的方法可以更有效地对图像进行复原和增强，能够在保留图像本身特色的同时去除噪声和失真，提高图像的质量和清晰度。
因此，本研究对于数字图像处理技术的发展和应用具有重要意义，可以为图像复原以及图像处理相关领域提供新的思路和方法。
基于多分辨和全变分的自适识破盲图像复原研究的开题报告
基于多分辨和全变分的自适识破盲图像复原研究的开题报告一、选题的背景和意义图像复原是数字图像处理领域中的一个重要问题，其目的是恢复已受损图片的原始状态。
随着数字摄影技术的不断发展，图像复原技术也得到了广泛的研究和应用。
然而，很多图像复原算法都要求在受损图像和原始图像之间建立数学模型，这往往受到影响因素的影响而不够精确。
与之相比，自适应图像复原技术具有更强的灵活性和适应性，可以根据图像受损情况自动调整复原算法，从而实现更好的复原效果。
本文拟研究基于多分辨和全变分的自适识破盲图像复原技术。
该技术具有以下优点：首先，基于多分辨的复原算法可以实现图像分层处理，提高计算效率和复原精度；其次，全变分模型可以自适应地调整复原算法参数，对不同类型的噪声和图像受损程度都能有良好的适应性；最后，自适应神经网络可以自动学习复原模型，从而在复原效果和处理速度上都有很大的提升。
本文将在现有的自适应图像复原技术研究基础上，进一步探索多分辨和全变分的复原方法，并结合自适应神经网络进行改进和优化，提高图像复原的精度和效率。
二、研究的内容和方法本文将采用以下研究方法：1.基础理论研究：对多分辨和全变分复原方法进行详细的数学建模和理论研究，分析它们的优劣和适应性，为后续实验提供理论基础。
2.算法设计与实现：根据理论研究的结果，设计基于多分辨和全变分的自适识破盲图像复原算法，并采用Matlab等工具进行代码实现。
3.实验验证和评估：使用自行搜集的受损图像集和公共数据库，对所设计的算法进行实验验证和评估，并与其他自适应图像复原算法进行比较，验证其优越性和实用性。
三、预期的研究成果和意义预期研究成果如下：1.设计实现了基于多分辨和全变分的自适识破盲图像复原算法。
2.建立了自适应神经网络模型，对算法进行优化和提速。
3.通过实验验证，验证了该算法在实现自适应复原过程中，在恢复效果和复原效率方面的优越性。
预期研究意义如下：1.该研究可以提高图像复原的效率和精度，为数字图像处理技术的发展做出贡献。
图像增强与复原方法在X射线图像处理中的应用的开题报告
图像增强与复原方法在X射线图像处理中的应用的开题报
告
一、选题背景
X射线技术可以用于医学、工业等领域的图像处理。
但是，由于在 X 射线成像过程中会出现伪影、噪声等现象，这些现象会降低图像的质量，使得 X 射线图像难以分析和理解。
图像增强与复原技术可以有效地解决这些问题，提高 X 射线图像的质量和可读性。
二、研究目的和意义
本研究旨在探讨图像增强和复原方法在 X 射线图像处理中的应用。
通过比较不同图像增强和复原方法的优缺点，我们可以选择最适合的方法来提高 X 射线图像的质量。
这对于医学、工业等领域的 X 射线图像处理具有重要的实际应用价值。
三、研究内容
本研究主要包括以下内容：
1. X 射线成像及其图像特点的介绍。
2. 图像增强和复原方法的原理及实现方式的比较。
3. 图像增强和复原方法在 X 射线图像处理中的应用实例分析。
4. 结论和展望。
四、研究方法
本研究主要采用文献调研法和实验研究法。
通过对已有的文献进行综述和分析，了解不同的图像增强和复原方法的原理和特点。
同时，我们将通过实验验证不同方法在 X 射线图像处理中的效果，比较不同方法的优缺点，选择最适合的方法进行图像处理。
五、研究进度安排
1. 阶段一：研究前期调研和文献综述。
2. 阶段二：设计实验并进行数据收集。
3. 阶段三：数据处理和分析，得出结论。
4. 阶段四：编写论文，完成论文定稿。
预计完成时间为3个月。
退化图像的复原改进算法研究与实现的开题报告
退化图像的复原改进算法研究与实现的开题报告一、选题背景和意义随着计算机技术与数字图像处理技术的不断发展，数字图像在通信、仿真、医学、安防等领域得到了广泛应用。
但是，由于图像采集设备的物理限制和传输通道的干扰，图像在采集、传输和处理过程中常常会受到各种干扰和损失，从而导致图像质量的下降，其中最为常见的问题就是图像退化。
图像退化是指由于种种原因，图像在传输或处理过程中受到了数据损失、失真、模糊等影响，导致图像质量下降的现象。
退化图像不仅会影响图像的观感和可读性，也会对后续的图像处理和分析造成很大的困难。
因此，对于退化图像的复原技术研究的重要性不言而喻。
传统的退化图像复原方法主要包括傅立叶变换、小波变换、自适应滤波器等，这些方法虽然已经得到了广泛的应用，但是在处理一些复杂的退化图像时效果并不理想。
本文拟研究并实现一种基于卷积神经网络（CNN）的图像复原算法，通过深度学习的方式提取图像特征并完成图像复原的任务。
相比于传统方法，基于深度学习的图像复原算法具有更好的泛化性能和更高的复原精度，能够有效地应对多种复杂的退化图像复原任务。
二、研究内容和方法本文主要研究基于卷积神经网络的图像复原算法，通过对图像的训练和学习，实现对退化图像的复原，并提高复原效果。
本文具体研究内容和方法如下：1. 收集和准备训练数据集：本文将采用公开数据集进行实验，如BSDS500，DIV2K等。
在数据集准备过程中，需要对图像进行不同的退化、失真等处理，以构建多种不同的训练数据集。
2. 设计卷积神经网络模型：本文将采用卷积神经网络来实现图像复原算法。
通过对卷积神经网络的结构和参数优化，实现对退化图像的复原任务。
3. 训练和测试卷积神经网络：在搭建好的卷积神经网络模型上，使用准备好的训练数据集进行模型训练。
在模型训练过程中，需要对模型进行调优，并对模型进行验证和测试，以确定模型的复原效果和泛化能力。
4. 算法实现和结果分析：基于所研究的基于卷积神经网络的图像复原算法，实现一个可用的图像复原工具，并根据实验结果进行算法的分析和改进。
基于变分原理的模糊图像复原计算及应用的开题报告
基于变分原理的模糊图像复原计算及应用的开题报告一、研究背景和目的模糊图像是由于图像传递过程中引入了干扰或者噪声导致的，如何恢复模糊图像一直是数字图像处理领域的一个热门研究方向。
常见的图像复原方法有基于滤波的方法、基于偏微分方程的方法、基于最小二乘的方法等，这些方法在一定程度上可以恢复模糊图像，但是对于存在大量噪声的图像，这些方法的效果并不理想。
因此，如何设计一个精确而有效的图像复原方法是需要研究的方向。
基于变分原理的方法在信号处理和图像处理领域有着广泛的应用，其中最为典型的是基于全变差（Total Variation，TV）的图像复原方法。
TV模型可以有效的去除噪声，并且复原出边缘信息比较好，因此在工程应用中被广泛使用。
本次研究的目的是探索基于变分原理的模糊图像复原方法，并将其应用于实际工程中。
二、研究内容和方法本次研究将探索基于变分原理的模糊图像复原方法，具体内容如下：1. 模糊图像的数学模型本次研究首先将探索模糊图像的数学模型，分析模糊图像的成因和特点，进而建立相应的数学模型。
2. 基于变分原理的模糊图像复原模型本次研究将基于变分原理提出模糊图像复原模型，通过极小化模型中的能量函数，恢复出原始图像。
3. 优化算法的设计本次研究将提出一种有效的优化算法，以解决求解复原模型中的优化问题。
具体的算法可以是梯度下降、最小角度回归或者神经网络等。
4. 实验验证本次研究将在不同的模糊图像上进行实验验证，测试不同的方法的效果并进行对比分析，以便评估模型的优越性。
三、研究意义和预期结果本次研究从基础理论出发，探索了基于变分原理的模糊图像复原方法，为特定场景下的图像复原问题提供了一种新的解决方案。
预期结果是提出一种新的模糊图像复原方法，并将其应用于实际工程中，验证其可行性和有效性。
本次研究的意义在于为数字图像处理领域的发展提出了一种新的思路，可以为其他图像复原问题提供参考和借鉴。
自-图像复原论文开题报告
重庆交通大学本科生毕业设计(论文)开题报告题目公路路面图形图像处理学院信息科学与工程学院年级07 级 2 班专业计算机科学与技术学号0 7 0 60 2 0 6姓名欧阳勇指导教师职称2０1１年05月20日一、课题来源、研究的目的和意义、国内外研究现状及分析研究方向图像处理之图像复原毕业设计(论文)课题背景数字图像处理（Digital Imａｇe Processing）又称为计算机图像处理，它是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程。
第一台可以执行有意义的图像处理任务的大型计算机出现在20世纪６0年代早期,人们开始利用计算机来处理图形和图像信息，数字图像处理作为一门学科大约形成于20世界60年代初期。
早期的图像处理是改善图像的的质量,它以人为对象,以改善人的视觉效果为目的。
图像处理中，输入的是质量低的图像，输出的是改善质量后的图像，常用的图像处理方法有图像增强、图像复原、图像编码、图像压缩等。
图像复原是一种改善图像质量的处理技术，是图像处理研究领域中的热点问题，在科学和工程领域被广泛应用。
在获取图像的过程中,由于光学系统的像差、光学成像的衍射、成像系统的的非线性畸变、记录介质的非线性、成像过程的相对运动、环境随机噪声等影响,会使观测图像和真实图像之间不可避免的存在偏差和失真。
这种图像质量下降的情况在实际应用中都会遇到，如宇航卫星、航空测绘、遥感、天文学中所得的图片。
由于大气湍流、光学系统的像差以及摄像机与物体间的相对运动会使图像降质：Ｘ射线成像系统由于X射线散布会使医学上所得的照片分辨率和对比度下降；电子透镜的球面像差往往会降低电子显微照片的质量等等，因此,为了消除或减轻这种退化造成的影响尽可能使图像恢复本来面貌,就需要使用图像复原技术。
研究意义图像复原试图利用退化图像的某种先验只是来重建或复原被退化的图像，因此图像复原可以看成图像退化的逆过程,是将图像退化的过程加以估计,建立退化的数学模型后，补偿退化过程造成的失真，以便获得未经干扰退化的原始图像或原始图像的最优估值,从而改善图像质量。
一种自适应TV方法及其在图像复原中的应用的开题报告
一种自适应TV方法及其在图像复原中的应用的开题报告1. 研究背景及意义自适应图像处理技术在数字图像处理领域中的应用已经越来越广泛，特别是在图像复原中的应用。
一些自适应方法，例如自适应滤波，可以自动调整俘获的图像的滤波参数，从而提高复原图像的质量。
然而，在自适应图像处理领域中，自适应TV方法一直是研究的热点问题之一。
总的来说，TV方法以其优秀的去噪能力，在图像去噪和图像复原中受到广泛关注。
在应用自适应TV方法时，需要考虑如何调整TV参数，以使其在处理不同类型的图像时能够取得更好的效果。
2. 研究目的本研究主要目的是研究自适应TV方法及其在图像复原中的应用。
在研究过程中，我们将注意以下几个方面：1）开发一种自适应TV模型，以提高图像复原的质量2）研究如何自适应地调整TV参数，以适应不同类型的图像3）通过实验，评估自适应TV方法的优点和缺点3. 研究内容本研究将包括以下内容：1）分析TV方法在图像复原中的应用及其优点和缺点2）开发一种自适应TV方法，并分析其可行性3）设计实验，评估自适应TV方法的性能4）分析实验结果，总结研究成果4. 研究方法本研究将使用如下方法进行研究：1）文献调研：分析TV方法在图像复原中的应用，并分析其优劣2）算法设计：开发一种自适应TV方法，以提高图像复原的质量3）实验设计：设计实验，评估自适应TV方法的性能4）实验分析：分析实验结果，总结研究成果5. 研究结论通过对TV方法及其自适应应用的研究，本研究得出了以下结论：1）自适应TV方法可以有效地提高图像复原的质量，并且适用于各种类型的图像2）在自适应TV方法中，参数调整是至关重要的，可以通过根据图像类型自适应地调整参数以获得更好的效果3）自适应TV方法具有良好的鲁棒性，在图像复原中得到广泛应用6. 研究意义本研究的意义在于：1）提出一种自适应TV方法，以提高图像复原的质量2）提供了一种自适应参数调整策略，以适应不同类型的图像3）为图像复原领域的相关研究提供了参考7. 参考文献[1] Rudin, L. I., Osher, S., Fatemi, E. Nonlinear total variation based noise removal algorithms. Physica D: Nonlinear Phenomena, 1992, Vol. 60, pp. 259-268.[2] 黄龙宇, 蒋欣, 李传博. 图像处理中的自适应总变分算法综述. 软件学报, 2019, Vol. 30, pp. 1485-1506.[3] Chan, T. F., Esedoglu, S., Nikolova, M. Algorithms for finding global minimizers of image segmentation and denoising models. SIAM Journal on Applied Mathematics, 2006, Vol. 66, pp. 1632-1648.。
运动模糊图像的恢复与处理的开题报告
运动模糊图像的恢复与处理的开题报告一、研究背景随着摄影和视频技术的发展，人们对于图像质量和清晰度的要求也越来越高。
然而，在运动拍摄时，由于拍摄物体或相机的运动，可能会产生运动模糊的现象，导致图像质量下降，影响视觉效果和识别准确度。
因此，对于运动模糊图像的恢复和处理成为图像处理领域的一个重要研究方向之一。
二、研究内容本次研究的主要内容包括运动模糊图像的恢复和处理两个方面。
具体而言，重点关注以下内容：1. 运动模糊图像的成因和特点分析：探究运动模糊的原因和图像的特点，以便更好地理解和处理运动模糊图像。
2. 运动模糊图像的恢复方法研究：了解当前主流的运动模糊图像恢复方法，包括基于盲复原的方法、基于非盲复原的方法等，并分析其优缺点。
3. 运动模糊图像的处理方法研究：除了恢复模糊图像本身外，还需要针对不同的应用场景，进行其它相关的图像处理，如去噪、图像增强等。
4. 运动模糊图像的评价指标：对于不同的恢复和处理方法，需要明确评价其效果的指标，如峰值信噪比（PSNR）、结构相似度指标（SSIM）等。
三、研究意义本次研究对于运动模糊图像在实际应用中的处理和改善具有重要意义，具体表现在：1. 提高运动模糊图像的清晰度和质量，增强图像的可视化效果和识别准确度。
2. 推动图像处理技术的发展，进一步完善和优化运动模糊图像的恢复和处理方法。
3. 拓展图像处理应用领域，如智能交通、医疗图像等，提升社会生产力水平。
四、研究方法本次研究主要采用文献调研法和实验分析法相结合的方法进行。
具体而言，主要包括以下步骤：1. 文献调研：收集运动模糊图像恢复和处理的相关文献和文章，了解现有的研究进展和成果。
2. 方法分析：对不同的恢复和处理方法进行分析和比较，确定其优缺点和适用范围。
3. 实验研究：选取合适的数据集和评价指标，进行实验研究，评估各种方法的恢复效果和处理效果。
五、研究计划本次研究的时间安排及进程如下：1. 第一周：确定研究主题、目标和研究内容。
图像碎片复原方法研究与实现的开题报告
图像碎片复原方法研究与实现的开题报告一、选题背景图像碎片复原是指对于一张被分割为若干个块状图像的“碎片”图像进行拼接，以还原原始的完整图像。
图像碎片复原应用广泛，例如照片修复、安全监控、数字拼图游戏等领域。
基于深度学习的图像复原技术已经取得了不错的效果，但是其需要大量的样本训练和网络优化，且对于图像的背景和细节还原效果较差，且需要较高的计算资源。
因此，传统的基于图像处理的方法仍然具有一定的优势。
二、选题意义本课题旨在研究和实现基于传统图像处理方法的碎片图像复原技术，旨在探索图像碎片复原算法的改进，提高镜头切换场景下的图像复原质量与效率，以提高影像信息处理效能和实用价值。
同时，本课题对于完整图像的还原质量和时间效率的改进也将为图像处理领域的应用提供更好的技术支持。
三、研究内容本课题的研究内容主要包括以下几个方面：1. 图像碎片分割：对原始图像进行分割，形成若干个块状图像。
2. 图像匹配：对于所有图像碎片进行匹配，找到彼此之间的对应位置。
3. 图像拼接：基于匹配结果对图像碎片进行拼接，还原原始图像。
4. 算法优化：对于图像碎片分割、图像匹配和图像拼接进行算法优化，提高还原效果和时间效率。
四、研究方法本课题采用以下研究方法：1. 文献综述：对于图像碎片复原的基本概念、算法等进行深入了解和分析。
2. 算法实现：基于OpenCV实现图像碎片复原算法。
3. 算法评估：对于已有的标准图像进行碎片化处理，并将处理后的图像输入到算法中进行复原，评估还原精度和时间效率。
4. 算法优化：针对算法实现中遇到的问题和评估结果，对算法进行改进和优化。
五、预期成果本课题预期达到的成果有：1. 完成图像碎片复原算法的实现，包括图像碎片分割、图像匹配、图像拼接等步骤。
2. 对于已有的标准图像进行碎片化处理，并将处理后的图像输入到算法中进行复原，评估还原精度和时间效率。
3. 对算法进行改进和优化，并对还原效果和时间效率进行提高。
六、计划进度本课题计划的进度如下：1. 第1-2周：完成文献综述，深入了解图像碎片复原算法的基本概念、算法等。
基于FPGA的实时盲图像复原技术研究的开题报告
基于FPGA的实时盲图像复原技术研究的开题报告一、选题背景盲图像复原是一种常见的图像处理技术，可以帮助我们改善图像质量，提高图像的清晰度和稳定性。
随着计算机技术的不断发展和FPGA的广泛应用，基于FPGA的实时盲图像复原技术逐渐成为研究的热点和趋势。
二、研究目的本文旨在研究基于FPGA的实时盲图像复原技术，探究其在图像处理领域中的应用和研究价值，并深入研究相关算法的实现方法，提出新的优化算法，以实现更高效、更精准的实时盲图像复原。
三、研究内容1. 对基于FPGA的实时盲图像复原技术进行综述，探讨该技术的研究现状和发展趋势。
2. 研究盲图像复原的常见算法及其优化方法，包括：盲像散射函数估计、总变分优化等。
3. 在FPGA平台上实现盲图像复原算法，设计合适的硬件架构和算法流程，并对实现效果进行评估和优化。
4. 提出新的盲图像复原算法，基于硬件实现的平台，提高复原精度和处理速度。
四、研究意义1. 通过研究基于FPGA的实时盲图像复原技术，可以为图像处理领域的应用提高效率和精度。
2. 对盲图像复原算法进行深入研究和优化，有利于拓展其应用领域，推动技术发展。
3. 通过本研究，可以为相关领域的进一步开发和研究提供理论和实践基础。
五、研究方法本文将采用实验研究法和理论分析法相结合的研究方法。
在FPGA平台上实现盲图像复原算法，并对实现效果进行评估。
在此基础之上，对算法进行优化和拓展。
对优化后的算法进行实验验证和效果分析。
六、预期结果通过本研究，预期得到如下成果：1. 基于FPGA的实时盲图像复原技术的框架设计和实现。
2. 盲图像复原算法的理论分析和实现结果。
3. 针对盲图像复原算法的优化方法和具体实现方案。
4. 实验结果分析，验证算法效果及性能。
七、计划进度1. 确定研究方向，开展文献综述，撰写开题报告（1个月）。
2. 设计算法框架和硬件架构，实现算法（6个月）。
3. 对算法进行优化和改进，实验验证（3个月）。
旋转及辐射状模糊图像的复原方法研究的开题报告
旋转及辐射状模糊图像的复原方法研究的开题报告一、选题背景随着数字图像处理技术的飞速发展，图像信息的获取与处理已成为当前研究的热点领域。
然而，在图像采集和传输过程中，由于各种原因，图像可能会受到旋转、辐射状模糊等干扰，导致图像质量下降，影响图像的分析和应用。
因此，如何对旋转及辐射状模糊图像进行有效的复原，已成为数字图像处理领域的一个重要研究方向。
二、研究内容本课题将针对旋转及辐射状模糊图像的复原问题，开展以下研究内容：1. 旋转状模糊图像的复原旋转状模糊图像是指由于相机或目标的运动而导致的图像模糊。
对于同一场景下的不同图像，它们在图像平面上的位置存在微小的差异。
因此，针对这种图像，需要考虑如何通过旋转校正和运动补偿等方法，进行图像去模糊。
2. 辐射状模糊图像的复原辐射状模糊图像是指由于光线的散射和透射等原因，导致图像出现模糊的情况。
针对这种图像，需要考虑如何利用模型进行反卷积等图像复原方法，提高图像的清晰度和质量。
三、研究意义本课题将通过对旋转及辐射状模糊图像的复原方法研究，提供一种有效的数字图像处理方法，并能够应用于各种图像分析和处理领域，如医学成像、卫星遥感、安防监控等。
同时，本课题的研究成果也将有助于提高图像处理技术的水平，为智能化及自动化应用的发展提供有力支持，具有广泛的应用前景和社会意义。
四、研究方法本课题的研究方法主要包括以下几个方面：1. 理论分析与建模针对旋转及辐射状模糊图像复原方法，进行理论分析和建模，明确问题的数学描述和解决思路。
2. 图像数据采集与处理采集包含旋转及辐射状模糊图像的数据集，并进行预处理、去噪等操作，为后续的算法分析和建模提供数据基础。
3. 算法设计与实现在理论分析和建模的基础上，设计并实现旋转及辐射状模糊图像的复原算法，考虑算法的效率和精度等因素。
4. 算法评估与优化对设计实现的算法进行评估和优化，验证算法的有效性和可行性，并不断优化算法的性能，为后续的研究和应用提供保障。
监控劣化图像复原方法的研究的开题报告
监控劣化图像复原方法的研究的开题报告
一、选题背景
随着高清晰度技术的不断发展，监控系统已经广泛应用于公共场所、交通运输、金融银行等领域。
但是，由于环境因素和硬件设备的限制，监控系统拍摄的图像质量不可避免地会出现劣化现象，例如噪声、模糊、失真等，这不仅会影响图像质量，还会影响监控系统的实时性和准确性。
因此，如何对监控劣化图像进行有效复原已经成为了当前监控系统研究领域的热门问题。
二、研究目的
本研究旨在探究监控劣化图像复原的方法，通过对比各种方法的效果，确定最优的复原方法，为监控系统的实时性和准确性提供保障。
三、研究内容
1、监控劣化图像的原因分析。
2、监控劣化图像复原方法的研究现状分析。
3、基于模型的监控劣化图像复原方法的研究。
4、基于机器学习的监控劣化图像复原方法的研究。
5、基于深度学习的监控劣化图像复原方法的研究。
6、复原效果评估与对比分析。
四、研究方法
本研究采用实验研究和文献研究相结合的方法，通过对现有文献进行调研，梳理监控劣化图像复原方法的研究现状，然后通过实验研究对比各种复原方法的效果，并进行评估与分析。
五、预期成果
通过本研究，确定最优的监控劣化图像复原方法，并对其效果进行评估和对比分析，提高监控系统的实时性和准确性，为相关领域提供技术支持和参考。
运动模糊图像复原的全变分方法研究的开题报告
运动模糊图像复原的全变分方法研究的开题报告一、选题背景和依据运动模糊是指在相机或物体运动状态下，在曝光时间内，图像因运动造成的模糊现象。
运动模糊使得图像清晰度降低，不利于后续的图像处理和分析。
因此，运动模糊图像复原一直是计算机视觉领域研究的热点问题之一。
在十分繁荣的算法体系中，全变分方法是一种应用广泛的图像复原方法。
通过全变分方法可以有效地恢复运动模糊图像，但是该方法存在一些问题，如处理大尺度的图像时需要较长时间；复原结果的质量受到网格精度和迭代次数等参数的影响。
为了进一步研究和改进全变分方法，本项研究选取运动模糊图像的全变分方法研究为研究对象，为解决现有问题提供贡献。
二、主要研究内容和意义本项研究的主要内容是针对全变分方法的局限性，提出一种改进方法，使其能够更有效地恢复运动模糊图像。
主要的研究工作包括：1. 采用一种更高效的求解优化问题的方法，如ADMM（Alternating Direction Method of Multipliers），以加速全变分方法的计算过程；2. 基于自适应网格精度的方法，使得算法可以处理大尺度的图像；3. 建立两种全变分方法之间的关系，探讨各种方法对复原结果的影响，并选择合适的方法进行复原。
本项研究的意义在于提高运动模糊图像复原的效率和精度，更广泛地应用于计算机视觉领域，例如在人脸识别、自动驾驶等领域中，减小运动模糊的影响，提高识别和控制的精度。
三、拟采用的研究方法和技术本项研究采用数学建模和计算机仿真相结合的方法进行研究。
主要的技术手段包括：1. 全变分方法的理论分析与数学建模；2. 使用MATLAB等数值计算软件进行全变分方法的计算和仿真实验；3. 对比实验，选取合适的算法进行对比实验。
四、拟完成的工作及时间进度在本项研究中，拟完成以下工作：1. 研究运动模糊图像复原的全变分方法，并分析其局限性和需要改进的方面；2. 提出改进方法并验证其可行性；3. 对比不同算法，并选取最优的算法进行复原实验；4. 实现仿真实验，验证算法的效果。
基于光纤陀螺颤振探测的图像复原技术研究的开题报告
基于光纤陀螺颤振探测的图像复原技术研究的开题报告一、选题背景及研究意义自然环境和工业生产中都存在一定程度的振动和颤振现象，这会严重影响到精密仪器的性能和使用寿命。
因此，对于振动和颤振的探测及防护是非常必要的。
光纤陀螺作为一种高精度、高灵敏度的惯性导航仪器，已经广泛应用于航天、导航、地震学等领域中。
同时，光纤陀螺还可以用于颤振的探测和监测，因为它可以实时测量物体受到的动态力。
由于颤振往往会导致物体运动的不稳定，进而影响到成像的质量，因此针对颤振所造成的成像模糊问题，需要采用图像复原技术进行处理。
当前，图像复原技术已经得到了广泛的应用，具有良好的效果和鲁棒性，可用于精密仪器的成像复原处理中。
二、研究内容和方案本研究以光纤陀螺为探测手段，通过对颤振信号的采集和处理，建立颤振图像复原模型，实现对于颤振所造成成像模糊的处理。
具体研究内容和方案如下：1. 光纤陀螺颤振探测技术研究通过对光纤陀螺测量原理和信号处理方法的研究，探索适用于颤振探测的信号处理模型，并构建颤振探测系统。
2. 颤振信号采集和处理研究对于颤振信号的采集，需要在一定范围内采集信号，并针对信号进行滤波、去噪等预处理，以满足图像复原模型的要求。
3. 图像复原模型建立和评价基于光纤陀螺颤振探测采集到的信号，建立颤振图像复原模型，同时考虑增强约束项和最小二乘等技术，提高图像复原的精度和鲁棒性。
4. 仿真验证与实验分析根据建立的图像复原模型，进行仿真验证，并进行实验分析，以检验模型的准确性和实际应用效果。
三、预期成果本研究预期成果为：1. 建立一套基于光纤陀螺颤振探测的图像复原技术模型。
2. 针对颤振信号的采集、处理和复原问题，提出一系列有效的解决方案。
3. 实验验证表明，所提出的图像复原技术具有良好的效果和应用前景。
四、进度安排本研究计划分为以下几个阶段进行：1. 研究光纤陀螺颤振探测技术和信号处理方法，建立颤振探测模型，完成颤振探测系统的构建。
预计时长为2个月。
图象复原开题报告
图象复原开题报告图像复原开题报告一、引言图像复原是数字图像处理领域中的重要研究方向之一。
随着数字图像技术的发展，图像复原在各个领域中的应用越来越广泛，如医学影像、遥感图像、安防监控等。
本文将介绍图像复原的研究背景、意义和研究内容，以及本课题的研究目标和方法。
二、研究背景随着数字相机、手机拍摄功能的普及，人们每天都会产生大量的数字图像。
然而，由于各种因素的干扰，这些数字图像中常常存在着噪声、模糊、失真等问题，影响了图像的质量和可视化效果。
因此，图像复原技术的研究和应用变得尤为重要。
三、研究意义1. 提高图像质量：通过图像复原技术，可以有效地去除图像中的噪声、模糊和失真，提高图像的质量和清晰度。
2. 保护隐私信息：在安防监控领域，图像复原技术可以帮助恢复模糊或失真的图像，以便更好地识别和追踪目标。
3. 促进医学影像诊断：通过图像复原技术，可以提高医学影像的清晰度和细节，帮助医生更准确地进行疾病诊断和治疗。
四、研究内容图像复原的研究内容主要包括以下几个方面：1. 图像去噪：通过去除图像中的噪声，提高图像的信噪比和视觉效果。
常用的去噪方法包括均值滤波、中值滤波、小波去噪等。
2. 图像去模糊：通过恢复模糊图像的清晰度和细节，提高图像的可视化效果。
常用的去模糊方法包括盲去卷积、非盲去卷积等。
3. 图像修复：通过修复图像中的缺失、损坏或破坏的部分，恢复图像的完整性和真实性。
常用的图像修复方法包括基于纹理合成的方法、基于插值的方法等。
4. 图像增强：通过增强图像的对比度、亮度和色彩，提高图像的视觉效果和可辨识度。
常用的图像增强方法包括直方图均衡化、灰度拉伸等。
五、研究目标本课题的研究目标是开发一种高效准确的图像复原算法，以提高图像的质量和清晰度。
具体来说，我们将致力于：1. 提出一种新颖的图像复原方法，结合深度学习和传统图像处理技术，以提高图像复原的准确性和效率。
2. 实现一个图像复原系统，能够自动识别和处理不同类型的图像问题，并输出复原后的图像结果。
图像复原中两类参数的后验选取的开题报告
图像复原中两类参数的后验选取的开题报告1. 研究背景在数字图像处理领域中，图像复原是一个重要的研究方向。
图像复原技术旨在从噪声或失真图像中还原出原始图像，以提高图像质量和保留图像的细节信息。
在实际应用中，由于环境的影响或设备的限制，数字图像可能会受到噪声、模糊、失真等影响，在这种情况下，对图像进行复原可以让图像更加清晰、自然。
图像复原中，需要考虑两类参数：正则化参数和损失函数参数。
正则化参数决定了复原过程中平衡图像复原和噪声去除的程度，而损失函数参数则控制了复原图像与原始图像之间的相似度。
在图像复原中，如何选取合适的正则化参数和损失函数参数是一个关键问题。
传统的手工调参方法需要耗费大量时间和精力，不仅效率低下，而且容易出现过拟合或欠拟合的问题。
因此，自动选取合适参数的方法备受关注。
2. 研究目的本研究的目的是探究图像复原中两类参数的后验选取方法，以提高图像复原的准确性和效率。
具体来说，本研究将研究以下问题：（1）如何定义正则化参数和损失函数参数的后验分布？（2）如何利用贝叶斯推断方法估计后验分布？（3）如何确定最优的正则化参数和损失函数参数？（4）如何评估所提方法的效果和可靠性？3. 研究内容和方法本研究将围绕图像复原中两类参数的后验选取方法展开研究。
具体研究内容和方法如下：（1）参数后验分布的定义：探究将正则化参数和损失函数参数的分布看作先验分布与观测数据的似然函数的乘积，得到参数后验分布的方法。
（2）贝叶斯推断方法估计后验分布：利用MCMC等贝叶斯推断方法，估计参数的后验分布。
（3）最优参数的确定：通过后验分布的概率密度函数，确定最优的正则化参数和损失函数参数。
（4）评估方法的效果和可靠性：选取不同的数据集和复原模型，对所提方法进行实验验证，评估方法的效果和可靠性。
同时，比较所提方法和其他经典的参数选取方法，验证所提方法的优越性和稳定性。
4. 预期结果通过本研究，我们期望得到以下方面的结果：（1）提出一种可靠的图像复原参数后验选取方法，可以有效地提高图像复原的准确性和效率。
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重庆交通大学
本科生毕业设计（论文）开题报告
题目公路路面图形图像处理
学院信息科学与工程学院
年级07 级2 班
专业计算机科学与技术
学号0 7 0 6 0 2 0 6
姓名欧阳勇
指导教师职称
2011 年05 月20日
一、课题来源、研究的目的和意义、国内外研究现状及分析
研究方向
图像处理之图像复原
毕业设计（论文）课题背景
数字图像处理（Digital Image Processing）又称为计算机图像处理，它是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程。
第一台可以执行有意义的图像处理任务的大型计算机出现在20世纪60年代早期，人们开始利用计算机来处理图形和图像信息，数字图像处理作为一门学科大约形成于20世界60年代初期。
早期的图像处理是改善图像的的质量，它以人为对象，以改善人的视觉效果为目的。
图像处理中，输入的是质量低的图像，输出的是改善质量后的图像，常用的图像处理方法有图像增强、图像复原、图像编码、图像压缩等。
图像复原是一种改善图像质量的处理技术，是图像处理研究领域中的热点问题，在科学和工程领域被广泛应用。
在获取图像的过程中，由于光学系统的像差、光学成像的衍射、成像系统的的非线性畸变、记录介质的非线性、成像过程的相对运动、环境随机噪声等影响，会使观测图像和真实图像之间不可避免的存在偏差和失真。
这种图像质量下降的情况在实际应用中都会遇到，如宇航卫星、航空测绘、遥感、天文学中所得的图片。
由于大气湍流、光学系统的像差以及摄像机与物体间的相对运动会使图像降质：X射线成像系统由于X射线散布
会使医学上所得的照片分辨率和对比度下降；电子透镜的球面像差往往会降低电子显微照片的质量等等，因此，为了消除或减轻这种退化造成的影响尽可能使图像恢复本来面貌，就需要使用图像复原技术。
研究意义
图像复原试图利用退化图像的某种先验只是来重建或复原被退化的图像，因此图像复原可以看成图像退化的逆过程，是将图像退化的过程加以估计，建立退化的数学模型后，补偿退化过程造成的失真，以便获得未经干扰退化的原始图像或原始图像的最优估值，从而改善图像质量。
典型的图像复原方法往往是在假设系统的点扩散函数（PSF）为已知，并且常需假设噪声分布也是已知的情况下进行推导求解的，采用各种反卷积处理方法，如逆滤波等，对图像进行复原。
然而随着研究的进一步深入，在对实际图像进行处理的过程时，许多先验只是（包括图像及成像系统的先验知识）往往并不具备，于是就需要在系统点扩散函数未知的情况下，从退化图像自身抽取退化信息，仅仅根据退化图像数据来还原真实图像，这就是盲目图像复原（Blind Image Restoration）所要解决的问题。
由于缺乏足够的信息来唯一确定图像的估计值，盲目图像复原方法需要利用有关图像信号、点扩散函数和高斯噪声的已知信息和先验知识，结合一些附加信息，对噪声模糊图像的盲复原以及振铃的消除问题的解形成约束条件，而盲目图像复原就是在满足这些约束条件的前提下，求取真实图像在某种准则下的最佳估计值。
经过近40年的研究，盲目图像复原技术的应用范围已经扩展到了
众多的科学和技术领域，例如空间搜索、天文观测、物质研究、遥感遥测、军事科学、医学影像、交通监控、刑事侦查等。
在天文成像领域中，地面上的成像系统由于受到射线以及大气的影响，会造成图像的退化。
在太空的成像系统中，由于宇宙飞船的速度远远快于相机快门的速度，也会造成运动模糊。
此外噪声的影响也不可忽略。
因此，必须对所得到的图像进行处理尽可能恢复原本的面目，才能提取更多有用的信息。
在医学领域，图像复原技术广泛应用于X光，CT等成像系统，用来抑制各种医学成像系统或图像获取系统的噪声，改善医学图像的分辨率。
在军事公安领域，如巡航导弹地形识别，测试雷达的地形侦察，指纹自动识别，手迹、印章、人像的鉴定识别，过期档案文字的识别等，都与图像复原技术密不可分。
在图像及视频编码领域，随着提高编码效率、降低编码图像码率技术的发展，一些人为图像缺陷，如方块效应，成为明显问题。
在移动视频通信中，由于带宽的限制压缩比较高，若解压后不经处理，则存在明显的方块效应。
一些简单的图像增强处理不能从根本上消除方块效应，特别是复杂情况时，如在编码前或编解码含有噪声的情况下，也需要借助图像复原技术。
其他领域，随着宽带通信技术的发展，电视电话、远程诊断等都进入我们的生活，而所有的这些技术都高度依赖于图像质量。
国内外的研究现状
图像复原作为图像处理的一个重要分支，对于该问题国内外展开了诸多关键技术的研究。
实际上，图像复原设计三个方面的内容：退化图像的成像模型，图像复原算法和复原图像的评价标准。
不同的成像模型、问题空间、优化规则和方法都会导致不同的图像复原算法。
适用于不同的应用领域。
现有的复原方法概括为以下几个类型：去卷积复原算法、线性代数复原、图像盲反卷积算法等，其他复原方法多是这三类的衍生和改进。
其中，去卷积方法包括维纳去卷积、功率谱平衡与几何平均值滤波等，这些方法都是非常经典的图像复原方法。
但是需要有关于原始图像、降质算子较多的先验信息和噪声平衡性的假设只适合于不变系统及噪声于信号不相关的情形，特别是降质算子病态的情况下，图像复原结果还不停理想。
线性代数复原技术是基于已知降质算子和噪声的统计特征，从而利用线性代数原理的复原技术，它为复原滤波器的数值提供了一个统一的设计思路和较透彻的解释。
但是当降质函数有接近零的特征值时，复原的结果对噪声特别敏感，且该方法是把整幅图像一并处理，计算量大，同时也没有考虑纹理、边界等高频信号与噪声的区别，这将使纹理、边界等重要特征在图像复原过程中被破坏。
针对这些问题，国外主要在改进算法的效率上做了许多工作，如全局最小二乘法、约束总体最小二乘法和正则化约束总体最小二乘法。
图像盲反卷积是图像复原的另一个重要的手段，它针对没有或少有关于降质函数和真实信号灯先验知识的复原问题，直接根据退化图像来估计降质函数和真实信号。
目前有以下几种算法：零叶面分离法、
预先确定降质函数法、三次相关法、迭代盲反卷积法等。
这些算法在先验信息不足的情况下对降质图像进行复原，由于原始图像以及点扩展函的先验知识只是部分已知的，造成图像复原的解往往不唯一，而且解的好坏与初始条件的选择以及附加的图像假设等直接有关。
同时，由于加性噪声的影响使得图像的盲目复原成病态。
即若对点扩展函数直接求逆进行复原，通常会带来高频噪声放大的问题导致算法性能的恶化，所以当图像的信噪比水平较低时获得的结果往往不太理想。
正则化方法作为一种解决病态反问题的常用方法，通常用图像的平滑性作为约束条件，但是这种正则化策略通常导致复原图像的边缘模糊。
为了克服边缘退化问题，最近几年，不少学者对各种“边缘保持”的正则化方法进行了比较深入的研究，提出了一些减少边缘退化的正则化策略，这些策略通常需要引入非二次正则化泛函，从而使问题的求解成为一个非线性问题。
沿着这一思路，Geman和Yang提出了“半二次正则化”的概念来解决这种策略中出现的非线性优化问题。
其后，Charbonni等人在此基础上研究了一种新的半二次正则化方法。
从而可以利用确定性算法来得到问题的最优解。
另一个较新的发展使V ogel等人提出的基于全变差模型的图像复原算法。
尽管这些算法都在一定意义上提高了复原图像的质量，但边缘模糊的问题并未得到理想的解决。
另外，近年来小波的理论得到迅速发展，并光法应用于图像复原中。
基于小波变换的迭代正则化图像复原算法，兼顾抑制噪声的增长
和保留图像的重要边界。
具有噪声估计能力的图像恢复正则化方法。
Belge等人以广义高斯模型作为小波系数的先验分布，提出了一种小波域边缘保持正则化的方法。
同时给出了小波域图像复原的一般框架，但其复原方法相对于传统复原方法提高的并不显著，赵书斌等人以混合高斯模型逼近小波系数的分布，并引入小波域隐马尔可夫模型作为自然图像的先验概率模型对图像超分辨率复原问题进行正则化，复原效果不错，但该方法还是不能避免计算量过大的缺点，从图像复原的Bayesian框架出发，小波域局部高斯模型的线性图像复原方法，该方法较好的再现了图像的各种边缘信息，取得不错的复原效果。
三、工作设计量及预期进度
第 1 周：了解毕业设计的基本方向和要求
第2-3周：查询各方面资料，熟悉课题，对课题形成直观的了解；
第4-5周：完成开题报告
第6-7周：整理资料，然后熟悉开发平台和相关软件
第 8 周：提交开题报告给老师检查，然后进行中期评审
第9-10周：进入程序代码编写阶段，完成毕业设计
第 11 周：检查所以在答辩之前的准备工作
四、参考文献
1、阮秋琦、阮宇智（翻译）《数字图像处理》Rafael C.Gonzalez&Richard
E.woods电子工业出版社
2、杨枝灵、王开《Visual C++数字图像获取、处理以及实践应用》人民邮电出版社
3、贾永红《计算机图像处理》武汉大学出版社
4、王桥《数字图像处理》北京科学出版社
5、周维华wiener 《滤波图像复原》计算机工程和科学。