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近红外激光光斑与可见光图像融合算法研究的中期报告
该研究旨在探究近红外激光光斑与可见光图像融合算法，目前已完成研究的中期报告，具体内容如下：
一、研究背景及意义
随着科技的不断发展，近红外激光技术的应用日益广泛。近红外激光光斑可以穿透一些物质，具有很强的穿透力，因此被广泛应用于军事、医学、工业等领域。同时，可见光图像也是常见的图像类型之一，它能够提供较为真实的视觉效果。因此，将近红外激光光斑与可见光图像融合起来，可以在保持真实视觉效果的同时，实现更加全面、准确的信息获取。
二、研究内容及进展
1.研究了近红外激光光斑与可见光图像的基本特性及其差异，分析了二者融合的必要性和可行性；
2.调研了当前常见的近红外激光光斑与可见光图像融合算法，包括基于像素级别的融合算法、基于多分辨率分解的融合算法、基于深度学习的融合算法等；
3.在MATLAB平台上实现了四种融合算法，并进行了实验比较。初步结果表明，基于像素级别的融合算法较为简单，但效果相对较差，多分辨率分解算法和基于深度学习的融合算法效果优秀；
4.结合实验结果，分析了各种算法的适用场景，提出了未来的研究方向，并给出了该研究的下一步工作计划。
三、工作计划
1.进一步分析和比较各种算法的优缺点，找出适用于不同场景的算法；
2.对深度学习算法进行进一步的优化和调整，提高其融合效果；
3.拓展研究领域，探索近红外激光光斑与可见光图像在其他领域的应用；
4.撰写最终研究报告，并发表论文。