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基于多小波变换的图像融合研究与实现的任务书
一、任务背景
图像融合是指将多张不同特征或不同波段的图像合成一张具有更多信息量和更高质量的图像，从而更好地表达目标物体或场景的特征。随着遥感技术和数字图像处理技术的快速发展，图像融合在各个领域得到越来越广泛的应用，如军事侦察、环境监测、气象预报、医学影像、机器视觉等。
多小波变换是一种将信号分解成不同频率的小波函数组合的变换方法，在图像处理中应用广泛，并且具有很好的局部特性和多分辨率特性，因此在图像融合中也有广泛应用。
二、任务目标
本次任务旨在通过研究多小波变换的图像融合原理、方法与算法，掌握多小波变换的理论和应用技术，实现利用多小波变换实现图像融合的算法。
具体包括以下目标：
1.研究多小波变换的理论和应用技术，了解多小波变换的原理和特点。
2.研究多小波变换在图像处理中的应用，掌握常用的多小波变换方法，如Haar变换、Daubechies变换、Symlet变换等。
3.研究图像融合的原理与方法，掌握多种图像融合方法的特点和应用场景。
4.基于多小波变换的图像融合算法研究和实现，实现将两幅或多幅图像融合成一幅更具信息量和更高清晰度的图像，提高图像分析和应用的效果。
三、任务内容
1.了解多小波变换的理论和应用技术，包括小波函数的定义、离散小波变换的原理、小波域滤波、小波域编码等。
2.研究多小波变换在图像处理中的应用，掌握常用的多小波变换方法，如Haar变换、Daubechies变换、Symlet变换等，了解不同变换方法在不同情况下的适用性。
3.研究图像融合的原理与方法，掌握多种图像融合方法的特点和应用场景，如基于像素集的融合方法、基于小波变换的融合方法等。
4.基于多小波变换的图像融合算法研究和实现，包括以下内容：
（1）将两幅或多幅图像进行小波变换，提取其低频系数和高频系数；
（2）利用不同的融合规则对低频和高频系数进行融合；
（3）将融合后的系数进行逆变换得到融合后的图像。
5.利用实验数据和比较分析，探讨多小波变换的图像融合算法的优缺点和适用场景。
四、任务计划
任务计划如下：
1.第一周：了解多小波变换的理论和应用技术，熟悉小波变换的基本操作和特点。
2.第二周：研究多小波变换在图像处理中的应用，掌握不同变换方法的适用性和应用场景，并完成实验验证。
3.第三周：研究图像融合的原理与方法，掌握不同的融合方法的特点和应用场景，并进行实验验证。
4.第四周：基于多小波变换的图像融合算法研究和实现，利用实验数据进行验证和比较分析。
5.第五周：撰写任务报告，对算法进行总结和分析，包括算法原理、实现过程、实验结果和分析。
五、任务完成标准
完成本次任务的标准如下：
1.熟悉多小波变换的原理和应用技术，了解其在图像处理中的特点和应用场景。
2.掌握多种图像融合方法的特点和应用场景，能够实现基于小波变换的图像融合算法。
3.完成图像融合算法的实现和实验验证，能够对不同算法进行比较分析，并得到实验结论。
4.所得的任务报告要清晰准确、有理有据、符合学术要求，能够表达出任务的重点和成果。