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基于小波变换和简化型PCNN的多聚焦图像融合研究的任务书
一、任务背景
多聚焦图像融合技术是将多张不同焦距的图像融合成一张高质量的图像，旨在提高图像的清晰度、细节和对比度。多聚焦图像融合应用广泛，如医疗图像、工业检测、遥感图像等领域。传统的多聚焦图像融合方法主要依靠人工选择合适的焦距、阈值等参数进行图像融合，存在问题是人工干预较大，融合结果不确定性高。因此需要寻找一种自动化的图像融合方法。
小波变换是一种具有时间-频率局部化特性强、可以有效捕捉图像细节特征的多分辨率分析方法，被广泛应用于图像处理和融合中。简化型PCNN是模拟生物神经网络的算法，可以捕捉图像的全局特征，被广泛应用于图像分割和融合中。
二、任务目标
本研究旨在基于小波变换和简化型PCNN，探索多聚焦图像自动化融合方法，提高融合结果质量和稳定性。
三、任务内容
1.收集多组多聚焦图像数据，构建融合数据集。
2.研究小波变换在多聚焦图像融合中的应用，分析不同小波基函数对融合结果的影响。
3.研究简化型PCNN在多聚焦图像融合中的应用，分析参数选择对融合结果的影响。
4.探索小波变换和简化型PCNN的组合应用，设计多聚焦图像自动融合算法。
5.对比不同方法的融合结果，分析算法的优缺点。
6.对算法进行性能评估，包括图像清晰度、细节和对比度等指标。
四、预期成果
1.多聚焦图像融合数据集。
2.基于小波变换和简化型PCNN的多聚焦图像自动化融合算法。
3.基于融合数据集的算法对比实验结果。
4.学术论文1篇。
五、研究计划
时间节点|任务内容
-|-
第1-2个月|收集多组多聚焦图像数据，构建融合数据集，并熟悉小波变换和简化型PCNN的原理和应用。
第3-4个月|研究小波变换在多聚焦图像融合中的应用，分析不同小波基函数对融合结果的影响。
第5-6个月|研究简化型PCNN在多聚焦图像融合中的应用，分析参数选择对融合结果的影响。
第7-8个月|探索小波变换和简化型PCNN的组合应用，设计多聚焦图像自动融合算法。
第9-10个月|对比不同方法的融合结果，分析算法的优缺点。
第11-12个月|对算法进行性能评估，包括图像清晰度、细节和对比度等指标，并撰写学术论文。
六、研究团队
本研究由一名硕士研究生完成，指导教师为计算机科学与技术专业的副教授。同时，将利用本专业同学之间的经验交流和合作，提高研究成果的质量和稳定性。
七、参考文献
1.李承贵,李瑞华,毛婷婷,等.基于可逆小波变换和梯度重构的多焦点图像融合方法[J].光学技术,2019,45(2):227-234.
2.冯志,杨志伟,戚禹,等.基于简化型脉冲耦合神经网络的多聚焦图像融合算法[J].计算机工程与设计,2019,40(6):1480-1486.
3.周霞燕,杜龙,陈林,等.基于小波变换和自适应加权的多焦点图像融合[J].南京工业大学学报(自然科学版),2019,41(6):1-10.