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基于小波变换和简化型PCNN的多聚焦图像融合研究的中期报告
1.研究背景与意义
多聚焦图像融合是将不同焦距和深度的多个图像进行融合，在图像拼接、三维重建、立体视觉等领域具有广泛应用。其中，小波变换作为一种时频分析工具，能够对信号的时域与频域进行分解，可以提取图像的特征信息，是融合方法中常用的一种技术；简化型PCNN是基于生物神经网络的图像处理算法，在特征提取和融合中也具有一定应用价值。综合运用这两种技术，可以有效地实现多聚焦图像融合，并提高图像的质量与准确度。
2.研究进展
在研究过程中，首先对小波变换和简化型PCNN算法进行了深入了解和分析，在此基础上确定了融合算法的设计方案。具体来说，采用小波变换对多聚焦图像进行分解，提取出各自的低频和高频子带；然后使用简化型PCNN算法对每个图像的低频子带进行特征提取和边缘检测；最后再将各图像的高频子带与特征信息进行融合，得到最终的融合图像。
在具体实现中，对图像进行了预处理、小波分解、特征提取、融合等一系列步骤。预处理主要是对图像进行降噪和灰度变换，以便更好地进行后续处理；小波分解利用小波变换将图像分解为不同子带，其中低频子带包含了图像的整体特征，而高频子带包含了细节和纹理信息；特征提取利用简化型PCNN算法对低频子带图像进行边缘检测和特征提取；融合操作采用加权平均法对各图像的高频子带进行加权平均，再与低频子带的特征信息进行融合，最终得到一张合成图像。
3.研究成果及展望
初步使用小波变换和简化型PCNN算法实现了多聚焦图像融合，可以得到比较理想的融合效果。但是在实际应用中，还需要进一步考虑图像的准确度、稳定性、速度等方面的问题，以便更好地适应不同场景下的需求。因此，接下来的研究将着重于改进算法的效率和灵活性，在实现高质量融合的同时，提高算法的实用性和可操作性。