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基于小波变换的像素级图像融合的方法研究的任务书
任务书
题目：基于小波变换的像素级图像融合的方法研究
一、研究背景及意义
图像融合技术是指将多幅图像融合为一幅新的高质量的图像的过程，图像的融合旨在提高图像的分辨率和信息丰富度，并以此减少噪音和增强图像细节等。目前，随着数字摄影与计算机视觉领域的快速发展，图像融合技术在各个领域得到广泛的应用，如遥感、医学图像、安全监控、卫星图像等。在这一领域，像素级的图像融合已成为最重要的方法之一，其通过融合多幅图像，不仅可以得到更多的信息，而且可以对这些信息进行更加精细的分析和处理。
小波变换是将信号或图像分解成不同频率的波形的一种分析技术，具有时频局部化特性。小波变换被广泛应用于信号处理、图像处理、数据压缩等领域。采用小波变换可以将多幅图像进行频域分解，得到不同频率的子带。在融合过程中，我们可以对这些图像进行相应的操作，进而实现图像融合的目的。因此，基于小波变换的像素级图像融合成为当前图像融合研究领域的热点之一。
二、研究内容
本研究拟以小波变换为基础，开展像素级图像融合的相关研究。具体研究内容如下：
1.小波变换的相关理论研究。阅读相关文献，掌握小波变换的理论知识，深入了解小波变换的原理和应用。
2.图像分解的实现。采用Matlab或Python等工具实现图像的小波变换，将原图像分解为不同频段。
3.图像融合方法的分析与实现。对基于小波变换的图像融合方法进行分析，包括：基于像素的融合、基于子带加权融合、基于区域的融合，研究各融合方法的优缺点及原理。在此基础上，实现不同的图像融合方法，并对比分析不同方法的融合效果。
4.实验验证和结果分析。选择不同的图像进行融合实验，实现图像融合结果的定量分析和评价。包括主观质量评价和客观评价，并分析各自的优缺点。
三、研究计划和安排
1.第一周：阅读相关文献，熟悉小波变换的相关理论知识。
2.第二周：掌握图像分解的实现方法，并编写程序实现图像分解。
3.第三周：深入研究小波变换融合方法，并实现基于像素、基于子带加权、基于区域的图像融合方法。
4.第四周：选择不同的测试图像完成实验，对图像融合的结果进行客观分析与主观评价。
5.第五周：分析和总结实验结果，编写论文并进行修改。
四、预期成果
通过对小波变换的研究和实现，本研究计划实现基于小波变换的像素级图像融合方法，验证不同方法的融合效果，并对比分析各自的优缺点。预期达到的成果包括：
1.实现基于小波变换的像素级图像融合方法。
2.分析比较不同融合方法的融合效果，探究各自的优缺点。
3.提高对小波变换在图像处理中的理解、应用能力。
4.编写论文，撰写完整的研究报告，符合国际学术规范。
五、研究难点及解决方法
1.图像分解的实现。通过阅读相关文献，采取Matlab或Python等工具，深入掌握小波变换理论，并学习如何实现图像分解。
2.图像融合的方法研究。通过阅读相关文献，多角度分析和比较不同的基于小波变换的图像融合方法，最终实现不同融合方法及其优缺点的分析、评估。
六、参考文献
1.LiuL,MaJ,ZouB,etal.ANewFusionMethodBasedonPixel-LevelImageFusion[J/OL].RemoteSensing,2018(10):18-37[2021-04-04].
2.林秋月.基于小波变换的图像融合方法研究[D].山东师范大学,2020.
3.ZhongH,WangY,ZhangJ,etal.Feature-aidedimagefusionmethodbasedonnonsubsampledshearlettransformwithadaptivespatialresolution[J].JournalofElectronicImaging,2017,26(1):013005.
4.王超.基于小波变换的图像融合技术研究[D].广西师范大学,2020.
7.罗庆辉,汤宁江,徐光顺.图像融合综述[J].计算机工程,2013(10):1-38.