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基于小波变换的像素级图像融合新方法研究的中期报告
本次研究旨在探索基于小波变换的像素级图像融合新方法，并在该方法中引入图像的结构特征来提高融合效果。以下为中期报告的具体内容和进展情况：
1.研究背景及意义
图像融合是本领域研究的热点之一，其应用于多领域，例如遥感、医学影像、计算机视觉等。基于小波变换的图像融合方法具有良好的性能和实用性，已经在实际应用中被广泛使用。然而，现有的基于小波变换的图像融合方法对图像的结构信息处理不足，导致融合后的图像在视觉上不够清晰和自然，因此需要引入新的图像结构特征来提高融合效果。
2.研究内容
本次研究采用基于小波变换的图像融合方法，并在该方法中引入图像结构特征。具体地，我们采用了一种新的小波变换分析方法来提取并增强图像的结构特征，然后对分解系数进行加权平均融合。同时，我们提出了一种新的加权因子计算方法，以对结构特征和细节特征进行适当的平衡。
3.进展情况
在研究过程中，我们已完成对所采用的小波变换分析方法的研究和实验，实验结果表明该方法可以有效地提取并增强图像的结构特征。我们还设计了并实现了新的加权因子计算方法，并在实验中验证了其有效性。下一步将结合现有的图像融合算法，对改进后的方法进行测试。
4.研究意义
本次研究提出了一种新的基于小波变换的像素级图像融合方法，并引入了图像结构特征来增强图像的清晰度和自然度。该方法在实用性和效果方面都有一定的提高，并对图像融合领域的研究和实践具有一定的参考价值。