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像素级图像融合及其关键技术研究的中期报告
1、研究进展情况
像素级图像融合是指将多幅图像融合成一幅具有更高质量和更具信息的新图像。它是现代图像处理领域的研究热点之一。在过去几年的研究中，许多学者和科学家提出了很多算法和技术来完成像素级图像融合。然而，这些算法和技术仍然存在许多问题和挑战，如光度匹配、局部一致性、去混淆等。
为了解决这些问题，许多研究人员提出了很多新的算法和技术，例如基于图像分割的像素级融合算法、基于多种特征的像素级融合算法等。这些方法的核心思想是将不同图像的信息进行分离和融合，以达到生成更加清晰和准确的融合图像的目的。
2、关键技术研究
2.1光度匹配
在像素级图像融合中，由于多幅图像之间的光度差异，图像的融合效果往往较差。因此，光度匹配是解决像素级图像融合的关键技术之一。现有的光度匹配算法包括基于灰度分布的方法、基于直方图的方法、基于梯度的方法等。这些方法在光度匹配方面取得了一定的成果，但是仍然存在效果不佳等问题。
2.2局部一致性
局部一致性是指不同区域的图像应该具有一定的连续性和一致性。在图像融合的过程中，考虑到图像的局部一致性可以提高融合效果，因此局部一致性成为了像素级图像融合的另一个关键技术。现有的基于局部一致性的像素级融合算法包括基于快速NLM算法的像素级融合算法、基于边缘保护的像素级融合算法等。
2.3去混淆
在像素级图像融合中，混淆是指图像中包含噪声或其他干扰因素。混淆的存在会导致生成的融合图像质量下降，因此去混淆是解决像素级图像融合的另一个关键技术。现有的去混淆算法包括基于小波变换的去噪算法、基于边缘保护的去噪算法等。
3、未来研究方向
未来的像素级图像融合研究应该致力于解决更加复杂的图像融合问题，例如不同视角下的图像融合、多角度图像融合等。此外，应该开发更加高效和准确的像素级融合算法，以便实现更加真实和清晰的图像。