基于改进多尺度分析的红外与可见光图像融合方法研究的开题报告.docx

基于改进多尺度分析的红外与可见光图像融合方法研究的开题报告
一、研究背景
红外图像与可见光图像具有不同的物理特性和成像原理，在不同的应用场景中具有不同的重要性。然而，单独的红外图像或可见光图像往往不能提供足够的信息，因此需要进行图像融合以增强图像质量和信息量。目前，已有很多红外与可见光图像融合方法被提出，但是这些方法仍然存在一些缺陷，如图像细节缺失、对比度不高等。
二、研究目的
本文旨在基于改进多尺度分析方法，提出一种更加优化的红外与可见光图像融合方法。该方法将可见光图像和红外图像在多个尺度上进行分析，以获取所需的图像特征，然后将它们融合在一起以获得更好的图像结果。
三、研究内容
1.分析可见光图像和红外图像的特点，确定图像融合的目标和方法；
2.设计改进多尺度分析方法，以获取可见光图像和红外图像的关键特征；
3.提出可见光图像和红外图像融合的策略，包括图像融合算法和优化方法；
4.通过实验验证所提出的红外与可见光图像融合方法的有效性和鲁棒性。
四、研究意义
本研究对于红外与可见光图像融合算法的研究具有重要实际意义，例如数据融合、监控、卫星拍摄等领域。同时，基于改进多尺度分析的方法对于其他分析和处理领域也具有参考价值。
五、研究方法
本文主要采用理论分析和计算机仿真来验证所提出的方法的有效性和鲁棒性。首先，我们将使用MATLAB和Python编程语言进行模拟实验。然后，通过与现有方法进行比较，验证所提出方法的优越性。