基于多小波的遥感图像融合算法研究的任务书.docx

基于多小波的遥感图像融合算法研究的任务书
任务书
一、背景和意义：
随着遥感技术的发展，获取的遥感图像数量越来越多，其分辨率也不断提高。不过，单一遥感图像往往只能显示出其拍摄区域的某些局部特征，且只能提供有限的信息，为了获取更为可靠的信息，则需要利用多种遥感图像相结合，方能得到更全面、准确的信息。常见的图像融合方法有基于偏差的方法、基于变换的方法和基于小波的方法等。而基于小波的方法具有计算量小、重构质量高等优点，已成为遥感图像融合领域的研究热点之一。因此，开展基于多小波的遥感图像融合算法研究，将为遥感图像的处理与应用提供有力支撑，具有重要的理论和实际意义。
二、研究内容：
1.分析多小波基函数在遥感图像融合中的优势和不足，探究其影响因素。
2.提出基于多小波的遥感图像融合算法，采用多小波基函数对原始遥感图像进行分解，对应不同尺度和方向的分量进行融合。
3.在小波分解时，采用不同的阈值函数进行小波系数的阈值处理，比较不同阈值函数对遥感图像融合的影响。
4.对比分析不同小波基函数、不同阈值函数以及不同融合策略下的遥感图像融合结果，定量评估其融合质量。
5.应用所研究的算法对实际遥感图像进行融合处理，验证其实用性。
三、研究方法：
1.查阅文献，了解现有的遥感图像融合算法和多小波分析方法。
2.基于遥感图像数据，进行多小波分解，分析各个小波相关系数的变化规律。
3.探究不同小波基函数、不同阈值函数以及不同融合策略对融合结果的影响。
4.采用目标评价指标对融合结果进行评估，包括视觉效果、信息增益、图像轮廓和保真度等指标。
5.应用所研究的算法对实际遥感图像进行融合处理，分析融合结果，并与其他方法进行对比分析。
四、预期成果：
1.研究多小波在遥感图像融合中的适用性，探究其影响因素。
2.提出基于多小波的遥感图像融合算法，验证其理论可行性和实用性。
3.对比分析不同小波基函数、不同阈值函数以及不同融合策略下的遥感图像融合结果，定量评估其质量。
4.发表相关研究论文。