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可见光与红外图像融合技术研究的中期报告
中期报告
一、研究背景
可见光与红外图像融合技术在计算机视觉、机器视觉、航空、军事、医学等领域都有广泛应用。可见光图像和红外图像在不同波段的频谱范围内得到的信息不同，可见光能够反映物体的颜色和形状特征，而红外图像能够反映物体的热性质，可以观察到低能级的物质信息，对目标的探测有很大的帮助。将两种图像融合到一起，可以得到更加详细、全面的信息，提高了图像的质量和应用的效果。
二、研究现状
可见光与红外图像融合技术已经有了很大的发展，主要分为基于像素级融合和基于特征级融合两种方法。像素级融合主要采用乘法、加权平均、小波等技术将两种图像的像素进行加权合成；特征级融合则是通过特征提取和选择算法来对两种图像进行融合，比如基于目标区域的融合和基于像素的融合等方法。
三、研究内容
本次研究拟采用基于像素级融合的方法，主要研究一下内容：
1.可见光图像和红外图像的预处理，包括去噪、增强、配准等处理。
2.像素级融合的算法，主要采用乘法、加权平均、小波等方法进行处理。
3.评价融合图像的质量，对其进行定量分析。
四、研究计划
1.进行可见光图像和红外图像的数据采集和处理，整理数据集并进行分析。
2.在MATLAB环境下，分别采用乘法、加权平均、小波等方法进行像素级融合，对融合结果进行评价。
3.针对融合图像质量问题进行探讨和改进，提升融合效果。
4.设计实验方案并进行实验，收集数据并进行分析，撰写研究报告。
五、预期结果
本项研究旨在探索可见光与红外图像融合技术，利用像素级融合算法将两种图像进行合成，提高图像质量和信息的丰富度。预期结果为得到高质量的融合图像，并对其进行评价和分析，为后续的相关研究提供参考。