基于NSCT和PCNN的图像融合算法研究的任务书.docx

基于NSCT和PCNN的图像融合算法研究的任务书
一、任务背景
随着人类社会和科技的不断发展，图像融合技术成为图像处理领域内的重要研究方向之一。图像融合是将多幅图像融合成一幅具有更高信息量和更丰富信息的图像的过程，其应用领域涉及航空、遥感、医学、安防等多个领域。
图像融合技术的要求越来越高，传统的融合算法已经无法满足实际应用需要。如何提高图像融合的质量、保证图像融合的速度和正确性都是当前研究的重点和难点。
图像分解技术是图像融合的关键步骤之一，NSCT(NonsubsampledContourletTransform)是一种新兴的图像分解技术，它利用连续小波和轮廓系数的方式进行图像分解，具有很好的局部和多方向分辨能力。PCNN(PulseCoupledNeuralNetwork)是一种脉冲耦合神经网络，具有全局特征和时域特征提取的能力，它可以用于图像处理和分析、信息压缩等领域。混合使用NSCT和PCNN进行图像融合的方法可以提高融合算法的效率和准确度。
因此，本任务以研究基于NSCT和PCNN的图像融合算法为目标，旨在探究融合算法的优化和改进，提高算法的处理速度和融合效果，为图像融合技术的发展做出贡献。
二、任务内容
1.熟悉图像融合技术的基本原理和常见算法。
2.学习NSCT和PCNN的原理和应用，并掌握其在图像融合中的应用方法和技巧。
3.调研和分析当前基于NSCT和PCNN的图像融合算法的优缺点、存在问题和挑战。
4.尝试改进和优化基于NSCT和PCNN的图像融合算法，提高算法的速度和融合效果。
5.编写并实现改进后的算法，进行实验验证和数据分析，评估算法的稳定性、鲁棒性和效果。
三、任务要求
1.思路清晰，研究方法合理，实验设计严谨，研究结果准确可靠。
2.有扎实的数学基础，熟练掌握C++等编程语言和常用的图像处理工具库。
3.具有一定的科学研究和论文撰写能力，发表过相关领域论文者优先。
4.能够较好地进行团队合作和沟通，按时提交任务进度报告和研究报告。
五、任务成果
1.研究报告：包括任务背景、研究方法、实验结果和分析等内容，不少于5000字。
2.程序代码：包括基于NSCT和PCNN的图像融合算法的源码和实验数据，代码应当规范、结构清晰，注释齐全，可执行。
3.参加相关学术会议，并向学术期刊投稿发表相关研究论文。
4.提交与NSCT和PCNN相关的技术文档和参考书目等。
六、参考文献
[1]马静静,高秋菊,黄艳鹏,等.基于NSCT和PCNN的图像融合算法[J].系统工程与电子技术,2015,37(7):1593-1598.
[2]张珂,张湘军.基于改进NSCT和PCNN的图像融合研究[J].现代电子技术,2016,39(14):35-37.
[3]杨璐,赵芳.基于NSCT和PCNN的多焦点图像融合算法[J].工业控制计算机,2017,30(6):100-102.
[4]赵海铭,叶帆,周德志,等.基于NSCT和PCNN的多源图片融合算法[J].计算机应用研究,2017,34(6):1837-1839.
[5]RammohanNaiduM,RaviKumarVV.QualityAssessmentofFusedImagesusingNSCT-basedFuzzyClustering[C]//InternationalConferenceonCommunica-tionsandSignalProcessing.IEEE,2017:0677-0681.