基于Curvelet变换的红外与可见光图像融合研究的任务书.docx

基于Curvelet变换的红外与可见光图像融合研究的任务书
一、任务描述
红外与可见光图像融合是图像处理技术的一个重要分支，可用于多种实际应用，比如监控、搜索与救援、目标识别等领域。融合的目的是将两幅不同波段的图像融合为一幅高质量的图像，以实现更好的视觉效果和更准确的信息提取。本研究任务旨在基于Curvelet变换对红外与可见光图像融合进行研究和实现。
二、任务背景
随着现代科技的不断进步，各种传感器技术的发展和应用，导致在单一波段下所得到的图像信息往往无法满足能有效表达目标特征的需求，因此，多波段图像融合技术的使用变得日益广泛。多波段图像融合具有良好的信息补偿、图像增强和目标提取能力，尤其是对于红外与可见光的图像融合，因红外图像强于可见光图像的热量信息，更能有效提升目标检测精度。因此，对红外与可见光图像融合技术的研究具有重要的理论和应用意义，对各种实际应用有广泛的应用前景。
三、任务目的
本研究任务的主要目的是探索基于Curvelet变换的红外与可见光图像融合研究方法，以提高融合质量和准确度。具体的任务目标如下：
1）对红外与可见光图像进行预处理，提取出感兴趣的目标信息；
2）利用Curvelet变换对红外与可见光图像进行分析和转换，并比较其融合效果与其他变换方法；
3）通过比较分析，选取最优的融合算法，并设计实现红外与可见光图像的融合算法；
4）对融合后的图像进行定量评价和视觉分析，在实验证明其有效性和性能优越性；
5）应用所提出的融合算法进行目标检测与识别实验，并提高融合算法的检测准确度和识别率；
四、研究内容和方法
1）可见光与红外图像预处理
通过对比可见光和红外图像的特征，进行图像预处理，对两个波段的图像进行灰度值归一化、补偿等预处理操作。
2）Curvelet变换
利用Curvelet变换对两个波段图像进行分析、变换和压缩，提取出两个波段的边缘、纹理等特征，进行Curvelet域融合。分析对比Curvelet、小波、Contourlet等变换算法的性能和优劣，选取最优的变换算法。
3）红外与可见光图像融合算法设计
根据Curvelet变换分析结果，设计融合算法，使用不同的权重、阈值和滤波器对红外与可见光图像进行融合。并利用不同的性能指标进行融合质量评估，比较所设计算法和其他算法的优劣。
4）性能测试和实验验证
对融合后的图像进行视觉分析和定量评价，比较不同融合算法的性能差异。同时在目标检测、识别等实验中进行应用验证，探索提高融合算法的检测准确度和识别率的方法。
五、进度安排
任务时间：3个月
任务分解和进度安排
第1个月：可见光与红外图像预处理；Curvelet变换研究；比较分析其他变换算法的性能和优劣。
第2个月：基于Curvelet变换的红外与可见光图像融合算法设计，利用不同性能指标进行融合质量评估并比较不同融合算法的优劣。
第3个月：对融合后图像进行视觉分析和定量评价；应用验证，对融合算法进行性能测试和实验验证；撰写研究报告。
六、预期结果
通过本次研究任务，预期实现以下目标：
1）设计基于Curvelet变换的红外与可见光图像融合算法；
2）通过比较评估，选取最优的红外与可见光图像融合算法；
3）提高红外与可见光图像的检测准确度和识别率，探索应用前景；
4）撰写一份详细的研究报告，对研究过程、方案、方法和结果进行详细描述和阐述，为该领域的研究工作做出贡献。