基于多尺度变换的运动图像融合与图像融合工具开发的开题报告.docx

基于多尺度变换的运动图像融合与图像融合工具开发的开题报告
一、研究背景及意义
运动图像融合是指将多幅运动图像（如多幅视频）融合成一幅画面，以便于供后续处理或输出。随着多目标跟踪、自动驾驶、无人机、机器人等应用场景的增多，运动图像融合成为了一个热门的研究方向。
目前，现有的运动图像融合技术多基于多尺度变换技术，包括小波变换、快速离散余弦变换等，然而这些技术对于细节信息的处理效果并不令人满意，需要进一步改进。因此，本研究将致力于在多尺度变换的基础上，探索更加有效的运动图像融合方法。
此外，本研究还将针对运动图像融合，开发图像融合工具，方便用户对运动图像进行融合、编辑和输出等一系列操作。
二、研究内容及方案
本研究将借鉴现有的多尺度变换技术，包括小波变换、快速离散余弦变换等，进一步利用机器学习算法等技术优化运动图像融合的效果。具体研究内容包括：
1.多尺度变换
利用小波变换、快速离散余弦变换等多尺度变换技术，将多幅运动图像分解成多个尺度，便于后续处理和融合。
2.机器学习算法的应用
使用深度学习等机器学习算法，进一步优化融合效果，提高保留原有细节信息的能力。
3.图像融合工具的开发
将上述研究成果应用于实际应用场景，开发一款运动图像融合工具，实现对运动图像的融合、编辑和输出等功能。
三、研究预期成果
本研究预期达到以下成果：
1.提出一种针对运动图像融合的基于多尺度变换的融合方法，比现有方法具有更好的融合效果。
2.针对运动图像融合，开发一款图像融合工具，可以方便地实现对运动图像的融合、编辑和输出等功能。
3.在运动图像融合领域打下坚实的基础，为进一步探索和研究提供参考。
四、研究计划与进度安排
1.第一阶段（1-3个月）
收集相关文献，深入了解现有的多尺度变换技术，掌握运动图像融合的常见方法，并明确本研究的研究目标和方向。
2.第二阶段（3-6个月）
对现有的多尺度变换技术进行改进，采用机器学习算法等技术优化融合效果，实现更好的细节保留。
3.第三阶段（6-9个月）
开发图像融合工具，包括运动图像融合、编辑和输出等功能，实现一站式服务。
4.第四阶段（9-12个月）
对研究成果进行总结和评估，撰写论文并完成答辩。
五、参考文献
[1]LiC,ChengZ,HuangF,etal.Multi-FrameImageFusionBasedonJointFuzzyClusteringandConvolutionalNeuralNetworks[J].IEEEAccess,2019,7:58133-58147.
[2]YangY,TanW,FangG,etal.MedicalImageFusionwithGenerativeAdversarialNetworkandDenseWaveletTransform[J].IEEETransactionsonInstrumentation&Measurement,2020,69(10):7713-7722.
[3]XieY,LiS,PangJ,etal.Anovelalgorithmformulti-focusimagefusionbasedonNSCTandimprovedSparserepresentation[J].MultimediaTools&Applications,2019,79(9/10):6387-6408.
[4]GordoA,TolosanaR,RadevaP.Real-timevideofusionandtheimplicationsofusingmachinelearningmethods[C]//CVPRWorkshops.IEEE,2015:47-53.
[5]PurbayantoA,ZhiW,YangM.Multi-focalretinalimagefusionusingconvolutionalneuralnetwork[J].ComputerMethods&ProgramsinBiomedicine,2019,182:105030.