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小波分析及其在图像融合中的应用的开题报告
一、研究背景和意义
随着科学技术的不断发展，数字图像已经广泛应用于医学、航空、军事、环境监测等领域。当多个图像来源时，需要将它们合并成一个全面的、高质量的图像，这被称为图像融合。图像融合有两个基本步骤：选择最合适的算法，然后应用该算法融合图像。在选择算法时，小波变换作为一种新兴的图像处理技术受到了广泛关注。小波分析是一种多尺度分析方法，可将信号分解成不同频率的小波系数，在不同的频率、局部信息上对信号进行分析。因此，小波变换凭借其精确性、有效性和可变性，在图像处理中具有广泛的应用。然而，小波变换的实现要解决一些关键问题，如小波基函数的选择和级联滤波器的构建。因此，对小波分析及其在图像融合中的应用进行深入研究具有重要意义。
二、研究内容和方法
本研究将重点关注小波分析及其在图像融合中的应用。首先将对小波变换的基本原理和性质进行探讨，包括小波基函数的选择和级联滤波器的构建。然后，将讨论小波变换在图像融合中的应用，包括基于小波分析的图像融合算法、小波域图像融合和多层小波分析的图像融合。本研究还将使用Matlab软件进行模拟实验，并分析实验结果。最后将总结实验结果，并探讨小波分析在图像融合中的应用前景。
三、论文结构及进度安排
本论文将分为五个部分：绪论、小波基础理论、小波变换在图像融合中的应用、实验模拟及结果分析、结论与展望。进度安排如下:
1.绪论（已完成）
-研究背景和意义
-国内外研究现状
-论文研究内容及方法
2.小波基础理论（进行中）
-小波分析的基本原理
-常用小波基函数介绍
-级联滤波器的构建方法
3.小波变换在图像融合中的应用
-基于小波分析的图像融合算法
-小波域图像融合方法
-多层小波分析的图像融合算法
4.实验模拟及结果分析
-MatLab软件使用
-实验模拟步骤描述
-实验结果分析
5.结论与展望
-本论文工作总结
-明确下一步研究方向
-发展小波变换在图像处理领域的应用
四、参考文献
1.吴凡豪.小波变换及其在图像处理中的应用[J].计算机科学,2008，35（11）：208-209.
2.黄志强,邱建岗.小波变换在多传感器信息融合中的应用[J].系统工程与电子技术,2008，30（7）：1388-1392.
3.陈伟,赵金龙,杜可伟.基于小波分析的图像融合算法研究[J].现代电子技术,2010，33（3）：13-15.
4.王新华,郭希锐.小波变换在多传感器信息融合中的应用[J].信息技术,2010，21（5）：32-35.
5.陈旭亮,贺佳,林琳.基于多层小波分析的图像融合算法[J].计算机技术与发展,2013，23（12）：63-66.