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像素级多传感器图像融合方法研究的中期报告
1.研究背景
随着计算机技术和传感器技术的飞速发展，多传感器图像的融合技术已经成为当今图像处理领域的重点研究方向。传统的多传感器图像融合方法主要基于像素级的融合，将原始图像的每个像素点进行加权平均或最大值、最小值操作，得到融合后的图像。然而，这种方法往往不能充分利用不同传感器的特点，且容易产生锐化效应，影响融合后图像的质量。
2.研究目的
本研究旨在探究像素级多传感器图像融合方法的优化策略，提高融合后图像的质量和准确性。具体研究内容包括：
（1）分析传统的像素级图像融合方法存在的问题和不足；
（2）针对不同传感器拍摄的图像特点，优化像素级融合算法；
（3）评估优化算法的性能和效果。
3.研究内容
（1）分析传统的像素级图像融合方法
传统的像素级图像融合方法主要有加权平均法、最大值法、最小值法等。这些方法的优点在于简单易实现，但往往不能很好地解决不同传感器的特点和影响，造成融合后图像的失真问题。
（2）优化像素级融合算法
针对不同传感器所拍摄的图像，本研究提出了一种基于小波变换的像素级多传感器图像融合方法。该方法首先利用小波变换对图像进行分解，然后利用分解出的低频子带保留空间信息，而使用高频子带保留图像细节信息。再结合不同传感器所拍摄图像的特点，采用不同的权值参数对低频子带和高频子带分别进行加权平均融合，得到融合后的高质量图像。
（3）评估优化算法的性能和效果
本研究将采用主观和客观两种方法对所提出的优化算法进行评估。主观评估方法主要是由专家和被试者对融合后的图像进行感性评价。客观评估方法则是利用图像质量评估指标，如PSNR、SSIM等指标，分析算法的性能和效果。
4.研究意义
本研究将通过优化像素级图像融合算法，提高多传感器图像融合的质量和准确性，从而在海洋监测、航空航天、医学影像等领域具有广泛应用价值。同时，本研究探究的多传感器图像融合方法，对于深入研究多源遥感数据融合、多媒体融合等相关领域也有一定的启示意义。