1. 毕业设计（论文）主要目标：
本论文拟运用基于heat-kernel的图像噪声处理方法，对含有弱小光斑的自适应光学图像中的噪声进行处理，在尽可能保持图像原始信息完整性（即主要特征）的同时，去除图像信号中无用的信息。本设计拟实现以下目标：
1、了解热核算法目前国内外的研究现状，明确本论文的研究背景和意义。
2、熟悉热核算法的理论背景，明确该算法的核心设计思路。
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2. 毕业设计（论文）主要内容：
本论文的主要研究目标是含有弱小光斑的光学图像，运用热核算法对光学图像进行降噪处理。该算法是在自适应光学的背景下应用的，可用于天文、医学和激光通信领域，具有应用价值与理论意义。本论文将首先分析基于热核的光学图像处理技术的国内外研究现状，总结存在问题和发展趋势。其次介绍热核的理论基础，分析自适应光学目标特性和天光背景，以及自适应光学图像中的噪声，得出算法。然后分别向仿真光学图像中添加高斯噪声、泊松噪声和混合噪声，以观察在不同噪声水平下对目标光斑的影响。接着，用哈特曼图像作为实际图像做相似的实验，以验证热核算法的有效性。最后，用主观评价方法和客观评价方法对热核算法和其他常用去噪方法的结果进行对比分析，从而证明热核算法在光学图像上去噪的优越性。综合主观评价和客观评价来评估热核算法对光学图像的去噪效果。本论文主要通过软件编程来实现图像去噪。
总体算法流程为：
1、读取目标光斑图像；
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3. 主要参考文献
[1] 陆继祥，张增芳，李陶深，胡迎春. 基于24位彩色人脸图像嘴唇的分割和提取[J]. 计算机工程，2003,29（2）：147-148
[2] 岑杰，赵杰煜，基于马尔可夫随机长的嘴唇特征提取方法[J]. 计算机应用研究，2007，24（7）：300-302
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