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基于非下采样剪切波变换和稀疏表示的图像融合算法研究的开题报告
一、选题的背景与意义
图像融合是将多个具有不同物理特征或获取方式的图像融合成单一的图像，以提高图像的质量和信息含量。图像融合技术在医学图像、卫星遥感、安防监控等领域得到广泛应用，在图像处理领域具有重要的研究意义与应用价值。
目前，图像融合的方法主要包括像素级融合、特征级融合和决策级融合。而在这些融合方法中，像素级融合最为常见，其通过像素级别对图像的信息进行融合。然而，传统的像素级融合算法存在一些问题，如分辨率低、细节损失等，这些问题限制了图像融合的应用范围和效果。
因此，本文提出了一种基于非下采样剪切波变换和稀疏表示的图像融合算法，旨在解决传统像素级融合算法所存在的问题，提高图像融合的质量和效果。
二、研究内容
1.非下采样剪切波变换
本文采用非下采样剪切波变换（NSCT）对图像进行分解和重构处理。NSCT是一种新型的多分辨率变换方法，能够提高信号与噪声之间的分离效果、保留信号的局部特征和减小时间延迟，因此在图像处理中有广泛的应用。
2.稀疏表示
本文采用字典学习的方式实现稀疏表示，字典是由一组基向量构成的矩阵，通过对字典进行学习和优化，可以得到最优的基向量，用于对信号进行低维稀疏表示。稀疏表示的优点是可以提高信号的压缩率和保留信号的局部特征。
3.图像融合
本文将稀疏表示应用到图像融合中，通过NSCT将输入图像分解为低频和高频部分，分别对其进行字典学习和稀疏表示处理，然后将处理后的低频部分进行加权平均融合，高频部分通过稀疏表示后再融合。
三、研究方法与步骤
1.数据的获取和预处理
实验中采用了多组图像数据，包括自然场景图像、卫星图像、医学图像等。先对图像进行预处理，包括尺寸归一化、灰度处理等，以符合NSCT的输入要求。
2.非下采样剪切波变换
将预处理后的图像进行NSCT分解，得到其低频和高频部分。
3.稀疏表示
对低频和高频部分分别进行字典学习和稀疏表示，得到其稀疏表示系数和基向量。
4.图像融合
将处理后的低频部分进行加权平均融合，高频部分通过稀疏表示后再融合，得到最终的图像融合结果。
四、预期成果
本文的预期成果是一种基于NSCT和稀疏表示的图像融合算法，该算法能够提高图像的质量和信息含量，避免传统像素级融合算法所存在的问题，有广泛应用前景。
五、实验计划
1.数据集采集和处理：采集多组图像数据集，进行预处理。
2.非下采样剪切波变换：学习和实现NSCT，并对图像进行分解。
3.稀疏表示：学习和实现字典学习和稀疏表示方法，并对图像低频和高频部分进行处理。
4.图像融合：将稀疏表示应用到图像融合中，得到图像融合的最终结果。比较实验结果，分析算法的性能和优点。
5.结论和展望：总结本文所提出的算法并分析其优点和不足，提出未来的研究方向和改进方案。
六、参考文献
[1]ZhouX,HuangT.Sparserepresentationforimagerestoration[J].IEEETransactionsonImageProcessing,2010,19(5):1393-1400.
[2]DoMN,VetterliM.Thecontourlettransform:anefficientdirectionalmultiresolutionimagerepresentation[J].IEEETransactionsonImageProcessing,2005,14(12):2091-2106.
[3]GrapsA.AnIntroductiontoWavelets[M].AcademicPress,1995.