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基于NSCT和像素相关性的多聚焦图像融合算法研究的任务书
任务书
一、任务背景
随着图像获取技术的不断进步，多聚焦图像的获取已经成为了一种越来越常见的技术手段。然而，由于图像的聚焦点、光照以及角度等差异，多聚焦图像必定会存在对焦不准、图像锐度不一致等问题，为了解决这些问题，采用图像融合技术来将多张聚焦的图像融合起来，已经成为了一种解决方案。而基于NSCT和像素相关性的多聚焦图像融合方法不仅能够提高融合图像的视觉效果，同时能够减少图像融合过程中的信息丢失、减小融合的误差等诸多优势。
因此，本次任务的目的就是基于NSCT和像素相关性的多聚焦图像融合算法进行研究，来提高多聚焦图像之间的视觉效果和减少信息丢失。
二、任务内容
1.NSCT算法简介
前期需要阅读相关的论文和文献，掌握NSCT（Non-subsampledContourletTransform）算法的理论和实现，以及常用的图像融合技术。特别需要学习NSCT算法的图像分解、特征提取等关键问题，掌握NSCT算法的优缺点，为后续的算法研究打下基础。
2.图像信息融合算法的研究
本阶段的主要内容是结合NSCT算法和像素相关性的特点，利用多尺度和多方向的分解特性，对多聚焦图像进行有效的去卷积和重构，实现多尺度特征合成，得到一个清晰的高分辨率的图像。然后，利用像素相关性，提高图像质量，减少图像混叠等问题，最终实现多聚焦图像的信息融合，完成清晰度、对比度甚至图像噪声等的优化。
3.算法的实现和优化
在算法实现的过程中，我们需要对NSCT算法和图像融合算法进行优化，以提高算法的运行速度和效率。此外，在实现过程中，要加入图像去模糊、降噪等技术，从而得到更好的图像预处理效果。同时，还需要对算法的参数进行调整和优化，以提高算法的图像融合效果。
三、任务要求
1.掌握NSCT算法的原理、特点和技术细节，了解其与DCT、DWT等算法的优缺点，能够熟练应用NSCT算法进行图像分解和去卷积操作。
2.掌握多尺度图像融合的基本原理和算法，了解图像信息融合的特点和常用技术，能够熟练应用NSCT和像素相关性特点进行图像融合操作。
3.具备良好的数学功底和编程能力，能够熟练使用MATLAB等图像处理软件进行图像融合的实现、调优和参数测试。
4.具备良好的团队协作和学习能力，在实验过程中能够积极与团队成员沟通交流，互相配合，共同完成算法的研究和实现任务。
四、任务成果
1.完成基于NSCT和像素相关性的多聚焦图像融合算法的设计和实现，得到较好的图像融合效果。
2.输出实验报告，对算法的优缺点进行分析和总结，对算法的实现过程、调优过程、参数选择等进行阐述和说明。
3.交流分享研究成果，并能够回答研究过程中可能遇到的问题和困难。
五、参考文献
1.Liu,Q.,Fan,C.,Zhao,Y.,&Peng,H.(2017).Multi-focusimagefusionbasedonNSCTandpixelcorrelation.JournalofVisualCommunicationandImageRepresentation,44,12-19.
2.Li,J.,&Ieng,S.H.(2016).Multi-focusimagefusionusingNSCTmulti-scaledecompositionandanti-atomselectionstrategy.SignalProcessing,128,153-166.
3.Hu,F.,Zhong,X.,Cheng,F.,&Hou,D.(2019).ImagefusionusingNon-subsampledShearletTransformandpixelcorrelation.SignalProcessing,154,212-221.
4.汪俊,李廷贵,&葛继红.(2016).基于NSCT和像素相关性的多聚焦图像融合算法.电子技术应用,42(36),50-54.