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基于小波变换的遥感图像融合算法研究的中期报告
一、研究背景及意义
遥感图像融合是将多源遥感图像信息融合成一个具有更好视觉效果和更高的信息量的图像的过程，是遥感应用中的一个重要问题。随着遥感技术的不断发展和应用，遥感图像融合技术的研究和应用也变得越来越重要。其中，小波变换是一种非常有效的图像处理工具，在遥感图像融合中也被广泛应用。
本研究旨在研究基于小波变换的遥感图像融合算法，对比不同小波函数对融合效果的影响，并探索不同分解层数和重构层数对融合效果的影响，为遥感图像融合算法的研究和应用提供理论和实践上的指导。
二、研究内容及进展
1.遥感图像融合算法介绍
遥感图像融合算法主要包括基于变换的融合算法、基于统计的融合算法、基于深度学习的融合算法等。在本研究中，我们选择基于小波变换的融合算法。
2.小波变换
小波变换是一种信号分析方法，它将信号分解成不同频率的子波信号，并对子波信号进行高效的处理。小波变换具有时域和频域分析相结合的优点，能够更好地描述信号的局部特征。
3.基于小波变换的遥感图像融合算法
基于小波变换的遥感图像融合算法分为以下步骤：
（1）将多源遥感图像进行小波分解，得到高频子带和低频子带。
（2）将高频子带进行权重处理，增强高频部分的信息；将低频子带进行平均值融合，并进行标准化处理。
（3）将经过处理的高频子带和低频子带进行小波重构，得到融合后的遥感图像。
4.中期进展
目前，我们已经实现了基于小波变换的遥感图像融合算法，并对不同小波函数进行了对比实验，结果表明，Daubechies小波函数对于遥感图像融合有较好的效果。接下来，我们将进行不同分解层数和重构层数对融合效果的影响研究。
三、下一步工作计划
下一步，我们将进一步探究不同分解层数和重构层数对基于小波变换的遥感图像融合算法的影响，并分析算法的优缺点，以期在遥感图像融合领域做出更多的科研成果。