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基于多分辨小波的像素级图像融合研究的中期报告
一、研究背景
在现代图像处理中，图像融合技术是一种非常重要的基础技术。它可以将多幅图像融合成一张整体的图像，从而实现对图像信息的全面展示。在实际应用中，图像融合技术被广泛应用于医学图像处理、军事情报分析、环境监测等领域。
传统的图像融合方法主要是基于像素级别的图像融合，它的核心思想是将多幅图像的像素点进行叠加或加权求和，得到一张新的融合图像。但是，这种方法存在一些问题，比如像素点的简单叠加会导致融合图像的不连续性和信息丢失，加权求和也可能会使得某些区域的信息过于突出而影响图像的整体质量。
为了解决这些问题，研究者们开始探索新的图像融合方法。其中，基于小波变换的图像融合方法被证明是一种高效的方法。小波变换可以将图像分解成多个不同的频率、不同的尺度的小波系数，每个小波系数代表了图像中一定尺度、一定频率的信息。基于小波变换的图像融合方法可以利用小波变换的多分辨率特性，将不同尺度、不同频率的信息以不同的方式进行融合，从而得到一张全面而富有细节的图像。
二、研究内容
本文主要研究基于多分辨小波的像素级图像融合方法。具体来说，我们将利用小波变换将原始图像分解成多个不同的分辨率和频率的小波系数，然后将它们以不同的方式进行融合，得到一张高质量的融合图像。我们将主要研究以下内容：
1、小波变换及其在图像处理中的应用
2、基于小波变换的图像融合方法及其优点
3、多分辨小波融合算法的理论分析和实现
4、多分辨小波融合算法的实验验证和结果分析
三、研究意义
基于多分辨小波的像素级图像融合方法具有一定的理论和实际意义。从理论上来说，该方法可以更好地利用图像的局部信息和全局特征，提高图像的空间分辨率和信息量，得到更加丰富、具有层次感的融合图像。从实际应用的角度来讲，该方法可以应用于医学图像处理、遥感图像分析、环境监测等领域，提高相关应用的精度和效果。
四、研究计划
本研究拟分为以下几个阶段：
1、文献调研和理论学习，了解小波变换和图像融合的相关理论知识和研究进展，确定研究方向和目标。
2、对基于小波变换的图像融合方法进行深入研究和分析，探索多分辨小波融合算法的理论基础和具体实现原理。
3、根据理论分析和实验需求，选取适当的多分辨小波融合算法，进行程序设计和实现，构建实验系统。
4、设计实验方案和数据集，利用不同的多光谱遥感图像进行实验验证，并对融合结果进行性能分析和量化评价。
5、总结实验结果和结论，撰写实验报告和中期报告，并为后续深入研究提供参考和启示。
五、参考文献
[1]李建民,宋希斌,高华静.基于多分辨小波的遥感图像融合算法[J].计算机与数字工程,2016(01):224-228.
[2]杨靖斐,庞文君,张萌萌,等.基于多分辨小波变换的多光谱遥感图像融合算法[J].光学技术,2018,44(01):63-68.
[3]李明媛,刘辑,王文华.基于多分辨小波的医学图像融合方法研究[J].计算机工程与设计,2015,36(05):1328-1332.