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林木红外与可见光图像融合算法研究的中期报告
一、研究背景与意义
红外图像和可见光图像分别具有不同的信息特征，红外图像能够探测物体表面的热量，从而提供物体的热分布信息，具有夜视、防伪、隐蔽性强等特点；而可见光图像则反映了物体表面的颜色、纹理等特征，具有直观、易懂等优点。因此，将红外图像和可见光图像融合起来就可以得到更为全面、准确的图像信息，具有广泛的应用前景，如军事目标识别、工业质检、医疗诊断等领域。
目前，红外与可见光图像融合算法研究已经引起了广泛的关注，但是在具体实践中，还存在一些问题，如图像配准、融合策略、融合效果评价等。因此，本研究旨在探究林木红外与可见光图像融合算法，从而提高识别效果和识别率，为林木监测与管理提供技术支持。
二、研究内容和计划
1、图像配准
针对林木红外图像和可见光图像的不同成像原理和成像方式，图像配准是融合算法的关键。本阶段计划研究图像配准方法，包括基于特征点匹配的配准方法、基于图像金字塔的配准方法等。
2、融合策略
融合策略的选择对融合效果影响较大。本阶段计划研究多种融合策略，如基于像素级、基于特征级、基于区域级等不同策略，并对其融合效果进行比较。
3、融合效果评价
在融合效果评价方面，本研究计划采用客观评价方法和主观评价方法相结合的方式进行评价，包括光谱、空间、结构等多个方面的指标。
三、预期成果
本研究通过对林木红外与可见光图像融合算法的研究，预期实现以下几点成果：
1、研究出一种适用于林木红外与可见光图像的配准方法；
2、提出多种融合策略，并对其进行比较和评价，选择出最适合林木红外与可见光图像的融合策略；
3、对融合效果进行客观评价和主观评价，验证所选融合策略的有效性；
4、为林木监测与管理提供技术支持，提高识别效果和识别率。
四、研究难点和解决方案
1、图像配准问题
由于林木红外图像和可见光图像的成像原理和成像方式不同，图像配准是融合算法的关键。本研究计划采用基于特征点匹配和基于图像金字塔的配准方法，通过对比验证两种方法的优劣，选择出最适合林木红外与可见光图像的配准方法。
2、融合策略问题
融合策略的选择对融合效果影响较大。本研究计划研究多种融合策略，并对其融合效果进行比较和评价，选择出最适合林木红外与可见光图像的融合策略。
3、融合效果评价问题
在融合效果评价方面，本研究计划采用客观评价方法和主观评价方法相结合的方式进行评价。同时，要实现评价过程的标准化和自动化，以提高评价效率和准确性。
五、参考文献
[1]王超，高强，陈长虹.近红外图像与可见光图像融合研究综述[J].红外与激光工程，2017，46(12)：1201002.
[2]胡敬芳，李志峰，谭万波.综合使用多种信息的高分辨率SAR图像与光学图像融合[J].雷达学报，2015，4(4)：377-388.
[3]马成，王琳，张搏.基于非局部均值去噪与小波变换的多光谱图像融合算法[J].液晶与显示，2017，32(01)：95-102.
[4]汪文，黄征鸣，孙建云.基于小波变换与模糊聚类的多光谱影像融合[J].光学技术，2015，41(01)：54-58。