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基于小波变换的多源遥感图像融合研究的中期报告
1.研究背景和意义：
随着遥感技术的不断发展，获取到的遥感图像数量越来越多，且不同型号、分辨率、时间，不同的遥感图像具有不同的信息特征，因此多源遥感图像融合技术成为了提高遥感数据信息的空间和时序分辨率、提升图像质量、支持更精准的遥感应用的关键技术之一。目前，多源遥感图像融合技术已经成为遥感图像的处理和分析的必要技术手段。小波变换作为一种分析信号的工具，能够提取出不同频率的信号，因此在多源遥感图像融合中被广泛使用。本研究旨在利用小波变换来实现多源遥感图像融合，并研究其效果。
2.研究进展：
本文将多源遥感图像融合算法分为几个步骤，包括图像预处理、小波分解、系数融合和重构等。其中，图像预处理包括了去噪和增强两个步骤。在去噪方面，我们利用小波域的软阈值法去除高频噪声。在增强方面，我们采用了直方图均衡化来提高图像对比度。
然后，我们利用小波变换将融合的图像分解为低频信号和高频信号。然后，我们将高频信号分成水平，垂直和对角线三个部分。由于不同图像的特点不同，因此我们需要选择不同的融合规则来处理。我们选择的方法是将高频系数融合为相加平均值，低频系数融合为加权平均值。
最后，我们使用小波变换将融合后的图像进行重构。我们在Matlab仿真平台下进行了多组实验，并且利用常用的融合质量评价方法来评估融合的效果。实验结果证明，所提出的方法在多源遥感图像融合方面取得了较好的效果。
3.研究展望：
本文提出了一种利用小波变换来实现多源遥感图像融合的方法，并对其效果进行了评价。虽然实验结果取得了较好的效果，但仍有一些问题需要进一步研究：
（1）考虑到实际数据中存在云层、阴影和不同角度的太阳照射等现象，需要进一步研究如何对这些因素进行处理。
（2）目前，我们的算法只在二维空间中考虑了融合问题。在未来的研究中，我们可以探索将小波变换应用于三维空间，以处理更复杂高维度的数据。
（3）我们使用了加权平均值来处理低频信号，在未来的改进中可以采用更精细的加权策略。
总之，多源遥感图像融合技术的发展能够更好地应用于自然资源管理、环境变化分析等领域，是必须不断追求的目标。