基于提升小波分解曲波变换的多源遥感图像融合方法研究的任务书.docx

基于提升小波分解曲波变换的多源遥感图像融合方法研究的任务书
一、任务目的
本次任务旨在研究一种基于提升小波分解曲波变换的多源遥感图像融合方法，通过优化算法，提高多源遥感数据的信息融合质量，提高对地物信息的提取能力，为地质勘探、环境监测、资源调查等领域提供技术支持和服务。
二、任务内容
1.理论研究：对小波变换和多源遥感图像融合算法的基本原理进行深入学习和研究，探究提升小波分解曲波变换的原理、特点和优势，并针对其特点进行算法的优化和改进。
2.数据获取：从现有的遥感数据库或自行获取遥感数据，包括多光谱、高光谱、雷达、激光雷达等多源遥感数据。
3.系统设计：基于提升小波分解曲波变换的多源遥感图像融合方法，设计一个完整的图像融合系统，包括数据预处理、特征提取、变换处理、融合算法等步骤，并考虑如何优化算法，提高融合效果。
4.算法实现：利用Matlab或Python等编程语言，将所设计的算法进行实现，验证算法的可行性。
5.仿真实验：通过对多源遥感数据进行融合实验，利用定量分析方法（如主成分分析、灰度共生矩阵等），对实验结果进行测试和分析，验证所设计的算法优越性和提升效力。
6.结果分析：根据算法实现和实验结果，对所设计的基于提升小波分解曲波变换的多源遥感图像融合算法进行评价和分析，总结相应的优化方法和操作流程。
三、进度安排
1.第一阶段（2周）：学习现有的遥感图像融合算法，掌握小波变换和多源遥感数据的基本理论。
2.第二阶段（3周）：根据研究内容，获取实验所需的遥感数据，将多源遥感数据转换为数字图像，进行数据预处理和特征提取。
3.第三阶段（3周）：设计基于提升小波分解曲波变换的多源遥感图像融合算法，并进行算法的实现和编程操作。
4.第四阶段（2周）：利用已有的遥感数据，进行仿真实验，并对实验结果进行定量分析和评估。
5.第五阶段（2周）：撰写研究报告，包括算法原理、实验方法、结果分析、总结等内容，并准备相关技术文献和论文。
四、任务要求
1.本次任务需要熟练掌握小波变换和多源遥感数据融合算法的基本原理和相关知识；
2.实验所需遥感数据需要具有实际应用价值，能够反映理论研究和算法实现所提出的问题和解决方案；
3.使用Matlab或Python等编程语言进行算法实现，具备良好的编程能力和项目管理能力；
4.严格按照进度安排执行任务，保证论文能在规定时间内完成。
五、参考文献
[1]刘鹏.遥感图像融合中的图像质量评价研究[J].南昌大学学报(理科版),2012,36(3):39-44.
[2]李治民,郭桂珍.基于小波变换的遥感图像的融合[J].武汉大学学报(信息科学版),2008,33(4):373-377.
[3]涂平琪,丁奇,袁奇峰,等.提升小波分解曲波变换可视消息隐写算法[J].计算机系统应用,2019,28(5):179-185.
[4]欧阳志杰,刘荣华,欧阳燕.改进提升小波分解曲波变换的图像融合算法[J].光学与光电技术,2020,18(1):51-56.