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基于局部特征的亮度平衡自适应图像融合算法的任务书
一、研究背景
图像融合是指将不同模态或不同时间、角度拍摄的图像进行融合，得到一幅更具信息量和可视化效果的图像。图像融合在多领域有广泛的应用，例如军事侦察、医学影像、航空航天等。但图像融合经常会受到不同图像之间光照强度和亮度平衡的影响，导致融合结果出现大量伪影、失真和色偏等问题。因此，如何进行亮度平衡是图像融合中的一个重要问题，也是研究的热点之一。
二、研究目的
本次研究旨在设计基于局部特征的亮度平衡自适应图像融合算法，该算法可从输入的源图像中提取局部特征，并根据特征的亮度值调整图像的亮度平衡，从而得到更细节丰富、更真实自然的图像融合结果。具体研究目标包括：
1.分析图像融合领域内的亮度平衡技术，并总结其优缺点，为算法设计提供参考。
2.提出一种基于局部特征的亮度平衡自适应图像融合算法。
3.设计图像融合实验平台，测试和验证本算法的性能及效果。
三、研究内容及技术路线
1.图像融合中的亮度平衡技术分析
首先，对图像融合领域内的亮度平衡技术进行研究，了解目前主流技术，分析各种技术在实际应用中存在的问题和不足。然后，结合本课题的研究目标，针对亮度平衡问题，总结出适用于本算法的关键技术。
2.基于局部特征的亮度平衡自适应图像融合算法设计
根据研究目标和前期调研结果，提出一种基于局部特征的亮度平衡自适应图像融合算法。该算法从源图像中提取局部特征，并根据特征的亮度值进行自适应亮度平衡，消除融合结果中的伪影和色偏问题。其中，局部特征的提取使用Scale-InvariantFeatureTransform（SIFT）算法。该算法能够提取出图像中的不变特征点，且对光照、比例和旋转等变换具有较强的不变性。
3.图像融合实验平台设计
为验证算法的效果和性能，需要设计实验平台。实验平台主要包括图片采集、预处理、算法设计和结果显示等模块。在算法设计模块，需要搭建局部特征提取、特征匹配和自适应亮度平衡等模块。结果显示模块要求能够显示融合图像，同时能够评估结果的质量和准确度。
4.算法实现和性能测试
将算法设计实现到实验平台上，通过实验数据测试和定量分析，评估算法的性能和效果。对算法的性能指标进行测试，通常包括融合质量、平均亮度、清晰度、对比度等方面。评估结果可以和其他主流图像融合算法进行对比分析，说明本算法的优劣。
四、研究意义
本课题的研究意义主要包括以下几点：
1.设计出一种基于局部特征的亮度平衡自适应图像融合算法，相对于传统方法，本算法能够更好地处理光照不均和亮度不平衡的情况，获得更高的融合质量。
2.对图像融合领域内的亮度平衡问题进行深入研究和学习，对图像融合领域的发展有重要价值和参考意义。
3.本研究的理论和实验结果可以为实际应用中的图像融合问题提供一定的借鉴和指导，有助于优化图像融合的效果，符合现代应用的需求。
五、研究进度计划
1.第一阶段：调研和分析（1周）
对图像融合领域内的亮度平衡技术进行研究和分析，分析技术的优缺点和存在问题，探讨本算法的技术路线。
2.第二阶段：算法设计和实现（2周）
设计基于局部特征的亮度平衡自适应图像融合算法，搭建实验平台进行算法实现和性能测试。
3.第三阶段：实验数据测试和结果分析（1周）
采集实验数据，进行测试和分析，评估算法的性能和效果，与其他主流图像融合算法进行对比。
4.第四阶段：撰写论文（2周）
将研究总结和分析、测试结果进行整理和归纳，扩展论文中的内容，准备论文的中英文版本。
六、预期成果
1.设计出一种基于局部特征的亮度平衡自适应图像融合算法。
2.获得大量模拟实验数据和测试结果，并与主流图像融合算法进行对比分析。
3.一篇具有实际应用意义的优秀论文，并发表在有影响力的期刊或会议上。