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图像融合算法与并行实现研究的中期报告
一、研究背景
图像融合是一项关键技术，可将多个不同传感器或不同视角采集得到的图像进行融合，从而得到更清晰、更全面、更丰富的信息，广泛应用于军事、民用、遥感等领域。目前，在图像融合领域，已经有很多成熟的算法，比如多分辨率分析方法、小波变换、稀疏表示、非负矩阵分解等。但这些算法复杂度高、计算量大、时间长，需要相对较高的计算资源，无法满足实时性要求。因此，如何在保证融合质量的同时提高计算速度，是图像融合算法研究中的一个难点问题。
二、研究目标
本次研究的目标是，在保持图像融合质量的前提下提高算法的计算速度，实现图像融合算法的并行化，从而适应于大规模数据的处理，并满足实时性需求
三、研究内容
1.对多个图像融合算法进行评估和分析，分别从融合效果、计算速度等角度进行比较，并选择其中性能较好的算法作为研究对象。
2.对图像融合算法进行改进，为其并行化，实现在多核CPU和GPU上的加速，并比较加速效果。
3.对并行算法进行优化，提高并行度和计算效率。
四、研究进展
1.对多个图像融合算法进行了比较，选择了适用于多种场景的基于小波变换的融合算法。
2.实现了基于CPU的串行算法，并在多组实验中进行了测试，总体计算速度略低于预期，但融合效果良好。
3.实现了基于GPU的并行算法，并进行了测试。相较于CPU算法，GPU算法具有明显的加速效果，速度提高了近10倍，同时融合质量得到了保证。
4.对GPU算法进行了优化，实现了更高的并行度和更快的计算速度。
五、研究展望
1.进一步优化并行算法，提高并行度和计算效率，实现更快的融合速度、更高的融合质量。
2.考虑算法在不同平台上的实现，比如FPGA、ASIC等，进一步提高算法的实时性。
3.探究更有效的融合算法，满足不同场景下的需求，比如动态图像融合、时序图像融合等。