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基于小波变换的图像融合算法研究的中期报告
一、研究背景及意义
随着科学技术的不断发展，图像技术在各个领域得到广泛应用。在图像融合领域，多源图像融合技术具有重要的应用价值，可以为军事、遥感等领域提供帮助。当前，基于小波变换的图像融合算法是研究的热点之一，它可以有效地提高融合图像的质量和保留多源图像的关键信息。因此，本文选择基于小波变换的图像融合算法进行研究，并探讨其在实际应用中的性能和优越性，为图像融合技术提供新的思路和方法，具有重要的研究意义。
二、研究过程和进展
1.获取多源图像数据。本文选取了两幅分别表示热和光的红外图像和可见光图像，这两幅图像的分辨率不同，需要进行预处理。
2.执行小波变换。对于两幅输入图像，首先将其进行小波变换，得到每个频段中的系数。
3.选择适当的融合规则。在小波系数中，高频分量对应着细节信息，而低频分量则包括了图像的基本结构。本文选择对高频分量进行加权平均，对低频分量进行最大值选取，以实现图像融合的目的。
4.执行逆小波变换。通过对融合后的系数执行逆小波变换，得到最终的融合图像。
目前，我们已经完成了小波变换和逆小波变换的程序编写，并进行了多次实验验证和调试，取得了初步的研究成果。下一步，我们将进一步深入研究小波变换的相关理论和算法，并优化图像融合规则，以提高融合图像的质量和保留更多的关键信息。
三、研究展望
本文研究基于小波变换的图像融合算法，主要探究其在多源图像融合中的应用和优越性，但目前的研究还有一定的局限性。下一步，我们将进一步完善研究内容，探索更多的融合规则和算法，并结合实际应用场景进行综合分析和评估，以提高研究的可靠性和实用性。