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基于小波变换的多聚焦图像融合算法的创新研究的中期报告
1.研究背景
多聚焦图像融合是指将多个不同焦距的图像融合成一张清晰度更高的图像，其应用广泛，如机场监控、医学图像诊断、无人驾驶等领域。传统的多聚焦图像融合算法基于加权平均值或图像锐化等方法，但存在不足之处。
为此，我们提出了一种基于小波变换的多聚焦图像融合算法，利用小波变换对多个焦距图像进行分解，将高频部分融合，低频部分保留最清晰的图像信息，从而达到更好的融合效果。
2.研究进展
在前期研究中，我们建立了多聚焦图像融合的数学模型和小波变换的理论模型，并完成了小波分解、高频融合、低频保留等基础算法的实现。
在中期研究中，我们进一步对算法进行优化和改进，具体如下：
（1）优化小波变换的参数选择，选择适合多聚焦图像融合的小波基函数和分解级数，以提高算法的融合效果。
（2）采用基于可分离卷积的快速小波变换算法，加快算法的运算速度，提高算法实时性。
（3）引入自适应权重调整策略，根据不同焦距图像的清晰度，自适应地调整权重，使融合结果更符合人眼的视觉感受。
3.未来工作计划
在后续的研究中，我们将进一步优化算法的融合效果和实时性，并拓展算法适用范围。具体工作如下：
（1）进一步优化自适应权重调整策略，探索更加精细的权重调整方式，以提高融合图像的清晰度。
（2）拓展算法适用范围，将其应用于多种不同类型的图像融合，如红外图像融合、雷达图像融合等。
（3）研究算法在不同噪声和失真情况下的融合效果，优化算法的鲁棒性。