基于城镇影像的Contourlet域图像融合算法研究的任务书.docx

基于城镇影像的Contourlet域图像融合算法研究的任务书
一、选题背景
随着卫星遥感技术的发展，高分辨率的城镇影像得到广泛应用。城镇影像具有空间分辨率高、信息量丰富等特点，但是由于成像条件、地形复杂等因素的影响，城镇影像中存在一些局部模糊、遮挡和失真等问题。因此，在城镇影像的分析和处理过程中，需要对影像进行融合处理，以提高城镇影像的质量和实用性。
在图像融合方面，目前已有多种算法，如小波变换、整合型小波变换、Contourlet变换等。其中，Contourlet变换适合于处理具有复杂结构的城镇影像，因此被广泛应用于城镇影像的分析和处理。
在本次毕业设计中，将研究基于城镇影像的Contourlet域图像融合算法，并通过实验证明该算法的有效性和可行性。
二、研究目标
1.针对城镇影像的局部模糊、遮挡和失真等问题，研究基于Contourlet域的图像融合算法，提高城镇影像的质量和实用性。
2.分析和评价Contourlet域图像融合算法在城镇影像中的应用效果，通过实验证明该算法优越性和可行性。
三、研究内容
1.研究城镇影像的特点和含义，分析城镇影像中存在的局部模糊、遮挡和失真等问题。
2.了解Contourlet变换的原理和特点，研究基于Contourlet域的图像融合算法，通过融合不同尺度和方向的Contourlet系数来获得更好的融合效果。
3.利用Matlab等工具实现Contourlet变换和图像融合算法，并进行实验验证。
4.评估实验结果，比较Contourlet域图像融合算法与其他图像融合算法的效果，评价该算法在城镇影像中的应用效果。
四、预期成果
1.基于城镇影像的Contourlet域图像融合算法的研究报告，包括算法的原理、实现过程、实验结果等内容。
2.仿真实验结果，包括针对城镇影像的图像融合效果，以及与其他图像融合算法的比较结果。
3.实验代码及相应的说明文档，方便其他人员进行相关研究和使用。
五、研究计划
1.第一周：了解城镇影像的特点和含义，对城镇影像中存在的问题进行分析。
2.第二周：学习Contourlet变换的原理和特点，掌握该变换的实现方法。
3.第三周至第四周：研究基于Contourlet域的图像融合算法，实现图像融合算法的过程。
4.第五周至第七周：进行实验验证和评估，获得相应的实验结果。
5.第八周：整理实验结果，完成研究报告及相关文件的撰写。
6.第九周至第十周：完成实验代码的整理和编写，准备答辩和提交毕业设计。
六、论文难度
本次毕业设计难度较大，需要对城镇影像的特点和存在的问题进行深入研究，掌握Contourlet变换的原理和实现方法，熟练掌握Matlab等工具的使用，实现基于Contourlet域的图像融合算法，并进行实验验证和评估。但是，在对城镇影像进行有效处理方面，该算法具有优越性和可行性，可以为城镇影像的处理和应用提供更好的基础和依据。