分?jǐn)?shù)階微分和小波分解結(jié)合用于圖像增強(qiáng)的方法研究的中期報(bào)告

分?jǐn)?shù)階微分和小波分解結(jié)合用于圖像增強(qiáng)的方法研究的中期報(bào)告一、研究背景和意義隨著數(shù)字圖像處理技術(shù)的不斷發(fā)展，圖像增強(qiáng)技術(shù)已經(jīng)成為了一個(gè)重要的研究領(lǐng)域。其中，分?jǐn)?shù)階微分和小波分解都是常用的圖像增強(qiáng)處理技術(shù)。分?jǐn)?shù)階微分是一種新型的微分算子，它在圖像增強(qiáng)方面有很好的應(yīng)用效果，可以提高圖像的邊緣銳度和細(xì)節(jié)信息。而小波分解則可以對(duì)圖像進(jìn)行多尺度分析，去除圖像中的噪聲和平滑處理，從而提高圖像的清晰度和對(duì)比度。本研究將分?jǐn)?shù)階微分和小波分解兩種方法結(jié)合起來(lái)，探究它們對(duì)圖像增強(qiáng)的效果及優(yōu)缺點(diǎn)，為數(shù)字圖像處理技術(shù)的發(fā)展提供一種新的思路和方法。二、研究?jī)?nèi)容和方法本研究的主要內(nèi)容是分?jǐn)?shù)階微分和小波分解結(jié)合用于圖像增強(qiáng)的方法研究，具體研究步驟如下：1.對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)處理，包括去噪和灰度變換等處理方法。2.分析分?jǐn)?shù)階微分和小波分解兩種方法的基本原理及相關(guān)算法。3.將分?jǐn)?shù)階微分和小波分解兩種方法結(jié)合起來(lái)，進(jìn)行圖像增強(qiáng)處理。4.對(duì)處理后的圖像進(jìn)行性能評(píng)價(jià)，包括對(duì)比度、清晰度、邊緣銳度等指標(biāo)。本研究采用文獻(xiàn)調(diào)研和實(shí)驗(yàn)研究相結(jié)合的方式，通過(guò)收集相關(guān)文獻(xiàn)并進(jìn)行算法分析和實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，驗(yàn)證分?jǐn)?shù)階微分和小波分解結(jié)合用于圖像增強(qiáng)的方法的有效性和優(yōu)越性。三、預(yù)期研究結(jié)果通過(guò)本研究，我們預(yù)期可以得到以下幾個(gè)方面的研究結(jié)果：1.建立分?jǐn)?shù)階微分和小波分解結(jié)合用于圖像增強(qiáng)的模型，得到處理效果較優(yōu)的算法。2.對(duì)處理后的圖像進(jìn)行定量性能評(píng)價(jià)，包括對(duì)比度、清晰度、邊緣銳度等指標(biāo)，驗(yàn)證方法的有效性。3.與其他常規(guī)圖像增強(qiáng)方法進(jìn)行比較，分析分?jǐn)?shù)階微分和小波分解結(jié)合方法的優(yōu)缺點(diǎn)。四、進(jìn)度安排本研究計(jì)劃于2021年10月開(kāi)始，預(yù)計(jì)進(jìn)行時(shí)長(zhǎng)為一年。具體的進(jìn)度安排如下：1.2021年10月-12月：文獻(xiàn)調(diào)研與算法分析。2.2022年1月-6月：數(shù)據(jù)采集、實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)和執(zhí)行。3.2022年7月-9月：實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析和總結(jié)撰寫(xiě)。4.2022年10月-12月：論文撰寫(xiě)和修改。五、參考文獻(xiàn)[1]Q.Zhang,S.Xia,Y.Song,andL.Xu,“ImageEnhancementUsingFractionalDifferentialwithFractionalDifferential-BasedIntensityCompensation,”IEEETransactionsonImageProcessing,vol.26,no.6,pp.2700–2713,2017.[2]Y.Song,L.Xu,Q.Zhang,andS.Xia,“ANewImageEnhancementFrameworkfromFractionalDerivativesandQuaternionFourierTransform,”SignalProcessing,vol.132,pp.284–296,2017.[3]F.Li,J.Chen,Y.Kang,andX.Li,“Multi-ScaleImageEnhancementBasedonFractionalDifferentialwithk-NNFiltering,”SignalProcessing,vol.112,no.4,pp.95–103,2015.[4]J.Park,S.Lee,andJ.Paik,“ImageEnhancementUsingWaveletTransformandSingularValueDecomposition,”SignalProcessing,vol.83,no.11,pp.2315–2330,2003.[5]J.Liang,Q.Guo,andX.Fu,“ImageEnhancementBasedonWaveletTransformandNon-subsampledContourletTransform,”O(jiān)ptik-I