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基于小波变换和WNMF的图像融合方法研究的任务书
一、研究背景：
图像融合技术是将多幅具有不同物理特性或不同传感器获得的图像信息有效地融合成一幅信息更全面、更清晰、更具有可视化效果的单一图像。图像融合技术在遥感、医学、安防等领域有着广泛的应用，对于提高数据质量、图像分析和目标检测等方面具有重要意义。
目前，基于小波变换的图像融合方法在图像融合领域中已有很好的应用，因为小波变换能够在多个尺度和多个方向上分解图像，同时保留图像的空间和频率信息。而WNMF（Non-negativeMatrixFactorizationwithSparsenessConstraints）算法是非负矩阵分解方法的一种，能够将图像中的信息有效地分离，并具有较好的可解释性和稀疏性。
二、研究内容：
本次研究的主要内容是将小波变换和WNMF算法相结合，提出一种基于小波变换和WNMF的图像融合方法，该方法具有以下优点：
1.在小波分解的基础上，使用WNMF算法进一步分离和融合图像中的信息，能够更好地表达图像的多模态特征。
2.基于可解释性和稀疏性的考虑，使用WNMF算法能够更准确地提取图像的特征信息，能够更好地进行目标检测和图像分析等应用。
3.该方法能够有效地融合多源图像，提高图像信息的质量和准确性。
研究步骤：
1.对多源图像进行小波分解，得到不同分辨率和方向上的小波系数矩阵。
2.对每个小波系数矩阵进行WNMF算法分解，得到系数矩阵和属性矩阵。
3.根据属性矩阵进行特征融合，综合各个属性矩阵的信息得到融合后的属性矩阵。
4.根据融合后的属性矩阵和小波系数矩阵重构融合后的图像。
三、研究意义：
本次研究提出的基于小波变换和WNMF的图像融合方法，能够较好地解决多源图像融合中信息重叠和信息缺失等问题，提高了图像信息的质量和准确性，对于遥感、医学、安防等领域具有实际应用价值。