1. 研究目的与意义
信号在采集和传输过程中，由于外界环境干扰和本身仪器的影响，难免会有噪声夹杂在其中，而噪声是影响目标信号检测与识别性能的一个重要因素，特别是在一些高精度数据的分析中，哪怕是很微弱的噪声都会对分析结果产生巨大的影响，所以在信号分析过程中，首先要做的就是对信号进行去噪处理。
由于信号的种类繁多，所以我选用图像信号作为研究对象，对图像信号的去噪有多种方法：基于空间域下的滤波算法去噪，基于小波域的小波阈值去噪，基于PDE的图像去噪，以及全变分（TV）图像去噪.这里我将对空间域下的滤波算法进行研究。
2. 研究内容与预期目标
本论文阐述了自适应滤波算法的基本原理和对图像信号的处理过程。具体列举了该算法的构成以及编写过程，给出了自适应滤波算法的设计原理图。实现方法:通过书籍和网络等资源，学习并初步掌握小自适应滤波算法基础知识，了解和掌握滤波算法在图像去噪的应用，简单实现基于空间域下的滤波算法的图像去噪技术。在信号处理过程中，通过MATLAB丰富的工具箱以及其强大的计算功能，利用自适应滤波算法实现图像的去噪。 预期目标: 图像在生成和传输过程中常常因受到各种噪声的干扰和影响而是图像降质，这对后续图像的处理和图像视觉效应将产生不利影响。噪声种类很多，比如:电噪声，机械噪声，信道噪声和其他噪声。因此，为了抑制噪声，改善图像质量，便于更高层次的处理，必须对图像进行去噪处理，通过学习了解基于空间域下的滤波算法的相关知识，初步了解自适应滤波算法对图像信号去噪的的基本原理,然后熟悉MATLAB的语言,再在源程序基础上进行设计和编码，完成运行稳定的程序，实现对图像的去噪。
3. 研究方法与步骤
采集各种图像信号，使用构造出的自适应滤波算法对采集到的图像信号进行去噪处理。将去噪后的信号与源信号进行比较，检验自适应滤波算法的去噪效果，并不断修改完善算法，最后从中选出最适合的一种算法。
研究步骤和方法如下：
第一步：调查研究国内外有关自适应滤波算法以及图像信号处理的书籍和资料，了解国内外研究现状及意义。
4. 参考文献
[1] 万建伟，王玲．信号处理仿真技术 [M] ．长沙：国防科技大学出版社， 2008 ．
[2] 薛年喜． MATLAB在数字信号处理中的应用（第2版） [M] ．北京：清华大学出版社， 2008
[3] 阮秋琦，数字图像处理学[M]. 电子工业出版社，2007
5. 工作计划
2022.2 下达任务书
2022.3 查阅相关资料，熟悉基本理论，完成英文翻译，完成开题报告
2022.4 设计滤波算法、编写程序，不停调试；
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