基于剪切波变换和图像块匹配的图像融合算法研究的开题报告.docx

基于剪切波变换和图像块匹配的图像融合算法研究的开题报告
一、研究背景
图像融合是将多幅图像结合起来，使得得到的图像具有更全面、更准确的信息。它应用于计算机视觉、遥感、医学影像等领域。随着技术的发展，不同成像技术每年产生的数据量急剧增长，如何提高图像分辨率和质量成为了重要的研究方向。目前，图像融合的方法可以分为以下几种：基于像素的融合、基于特征的融合、基于变换的融合等。其中，基于变换的融合是一种较为有效的方法，它利用变换域下的特征来进行图像融合，具有时空域无损、透明度高等优点，因此被广泛应用于实际场景中。
二、研究内容
本文将研究一种基于剪切波变换和图像块匹配的图像融合算法。该算法主要包括以下步骤：
1.对原始图像进行剪切波变换，得到频域下的高低频子带图像。
2.选取匹配窗口，在低频域下将两张图像划分为大小相等的块。
3.计算每个块的相似性，并选出相似度最高的块进行融合。
4.在高频域下对两幅图像进行融合，得到融合后的图像。
5.利用反变换将融合后的图像恢复到原空域。
该算法的优点在于：
1.利用剪切波变换可以将图像分解为低频和高频子带图像，在低频域下进行图像块匹配，能够有效提高算法的稳定性。
2.采用图像块匹配的方式，可以将图像中的局部信息完整保留，减少信息丢失。
3.算法具有较高的鲁棒性，能够适应各种复杂背景，并具有较高的融合质量。
三、研究意义
该算法基于剪切波变换和图像块匹配的方案，不仅能够在实际应用中对多幅图像进行融合，有效地提高图像质量和分辨率。同时，该算法具有良好的适应性和鲁棒性，减少图像融合过程中信息的丢失，从而提升图像的感知质量和准确度。因此，该算法具有广泛的应用前景，在图像处理、医学影像等领域中具有较高的实用价值。
四、研究方法
本文将采用实验和理论相结合的方法，对该图像融合算法进行研究。具体方法包括以下几个方面：
1.对不同分辨率、不同类型的图像进行实验，并与其他融合算法进行比较，验证该算法的有效性和优越性。
2.研究算法中各个参数的影响和优化方法，进一步提高算法的稳定性和融合效果。
3.基于数学模型，对该算法进行理论分析和优化，以达到提高算法性能的目的。
五、论文结构安排
本文将分为以下几个部分：
1.绪论：介绍研究背景、意义和目的，以及本文的研究方法和论文结构安排。
2.图像融合算法的理论基础：介绍剪切波变换和图像块匹配的理论基础，并分析其应用于图像融合算法的优势。
3.基于剪切波变换和图像块匹配的图像融合算法：详细介绍算法的具体实现过程和实验结果。
4.算法实验和结果分析：对本文所提出的算法进行实验验证，对实验结果进行分析和比较，并探讨算法中各个参数的影响和优化方法。
5.结论：对本文所提出的算法进行总结和归纳，展望算法的未来发展方向。
6.参考文献：列出本文所涉及到的参考文献，供读者参考。