基于多分辨小波的像素级图像融合研究的任务书.docx

基于多分辨小波的像素级图像融合研究的任务书
一、任务目标：
本项目旨在基于多分辨小波的像素级图像融合算法，研究并实现高质量的图像融合技术，达到不同来源的图像在时间和空间上的协同提取，以提高图像信息的分辨率和辨别度，增强对特定目标的探测与识别等应用效果。
二、任务内容：
1.基于多分辨小波的图像融合算法：针对多个融合图像，借助小波变换实现其在不同分辨率下的能量提取和信息压缩，将多个分辨率的信息进行融合，还原出一张高质量的最终图像。
2.实现多分辨小波图像融合算法：基于MATLAB或Python等编程语言，编写相应的图像融合算法，并进行数值模拟和实验验证，深入分析图像融合结果的客观评价指标，如空间分辨率、信息熵、PSNR等，并进行可视化显示比较不同算法，优化算法效果。
3.研究图像融合应用技术：以航空监测、医学成像、机器人视觉等领域的数据为研究对象，针对不同应用场景，探索图像融合技术在不同领域中的应用方案，包括在目标检测、识别、追踪等方面的应用。
三、任务要求：
1.具有较强的数学知识和编程能力，掌握小波变换理论和基本操作。
2.具有一定的图像处理或计算机视觉基础，熟悉常见的图像处理技术和算法。
3.熟悉MATLAB或Python等编程语言，能够快速编写算法并进行理论分析和实验验证。
4.具有良好的团队协作能力和学习能力，能够高效地完成项目任务。
5.能够撰写相关技术文章和报告，包括项目研究背景、方法论、实验过程、结果分析和总结等。
四、项目进度：
第1-2周：研究图像融合技术的背景和发展历程，掌握多分辨小波图像融合算法的理论基础；
第3-4周：熟悉MATLAB或Python等编程语言，了解图像处理相关工具库，优化图像处理算法；
第5-6周：基于多分辨小波的图像融合算法的实现，进行数值模拟和实验验证，比较不同算法的效果；
第7-8周：探索图像融合技术在不同领域中的应用方案，并进行应用示范；
第9-10周：总结分析项目研究成果和应用价值，撰写项目报告和相关技术文章。