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基于稀疏表示与压缩感知的图像融合方法研究的任务书
一、选题背景
图像融合是将多幅具有不同物理量的图像融合成一幅具有更完整信息的图像的过程。在现代科技所需的应用上，例如夜视仪、高清摄像头、遥感图像等领域中，图像融合技术的应用非常广泛。传统的图像融合方法主要是基于加权平均和拉普拉斯金字塔的多分辨率分解算法，但是这种方法的融合效果不佳，会存在信息不充分、压缩失真等问题。为了解决这些问题，近年来兴起了一种基于稀疏表示与压缩感知的图像融合方法，通过对图像进行稀疏表示的分解和根据压缩感知原理提取图像的信息，从而获得更好的融合效果和更高的噪声鲁棒性。因此，本课题旨在深入研究基于稀疏表示与压缩感知的图像融合方法。
二、研究目标与意义
本研究的主要目标是探索基于稀疏表示与压缩感知的图像融合方法在图像融合过程中的应用，并通过实验验证该方法的优越性。该研究的意义在于：
1、提供一种基于稀疏表示与压缩感知的图像融合方法，该方法能够提高图像融合的效果和鲁棒性。
2、在图像融合领域中增加新的研究视角和方法，促进该领域的发展和进步。
3、该研究的理论和方法对现有的图像处理技术和应用有重要的指导作用。
三、研究内容和方法
1、研究内容
（1）基于稀疏表示与压缩感知的图像融合方法的理论研究。
（2）针对该方法的核心技术，研究其实现原理和实现过程。
（3）通过实验对比，验证该方法的优越性和可行性。
2、研究方法
（1）研究方法的首要任务是对文献进行查阅和分析，了解稀疏表示与压缩感知的基本原理和在图像融合中的应用。
（2）根据研究目标，分析该方法的通用过程和实现要求，构建研究框架。
（3）开展实验研究，从视觉效果、图像质量等方面评估该方法融合图像的质量和鲁棒性，并将其与现有主流算法进行对比。
四、论文结构
本论文将分为六个部分：
（1）绪论：研究选题的背景和意义、研究现状、研究目标等。
（2）稀疏表示与压缩感知基础理论：介绍稀疏表示和压缩感知的基础理论，为后面的图像融合提供理论指导。
（3）基于稀疏表示与压缩感知的图像融合算法：对基于稀疏表示与压缩感知的图像融合算法进行详细阐述，包括方法的步骤、实现原理和实验流程等。
（4）实验设计与结果分析：介绍实验的设计过程、实验数据的采集细节、实验结果的展示和分析，以及与其他算法的对比结果。
（5）实验验证与应用：基于研究成果，对该方法在应用方面进行进一步验证，并提出该方法的应用前景和局限性。
（6）结论与展望：对研究的成果进行总结，并提出该领域未来研究的重点和方向。
五、预期成果
（1）构建基于稀疏表示与压缩感知的图像融合算法框架。
（2）实现算法并进行验证，得到较优的融合效果和鲁棒性。
（3）与主流图像融合方法进行对比，证明该方法的优越性和普适性。
（4）通过研究提出未来该领域需要进一步研究的方向和问题。