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基于Shearlet变换的多源图像融合方法研究的中期报告
一、研究背景
在现代图像处理领域，多源图像融合技术已成为一个重要的研究领域。多源图像融合技术是将多张具有不同来源、不同特征的图像融合成一幅新图像，使融合后的图像能够更全面、更真实地反映原始图像信息。多源图像融合技术的应用场景非常广泛，包括卫星遥感、医学图像、视频监控等领域。
在多源图像融合技术中，如何保证融合后的图像具有高质量的重构效果是一个重要问题。现有的基于小波变换的多源图像融合方法虽然已经取得了不错的效果，但是在处理高频信息时存在一定的不足。因此，本文研究基于Shearlet变换的多源图像融合方法，以期在处理高频信息时能够取得更好的效果。
二、研究内容
本文的研究内容主要包括以下几个方面：
1.Shearlet变换的理论分析和实现。Shearlet变换是一种多尺度分析方法，能够更好地适应图像的非线性结构。本文将对Shearlet变换的原理进行详细分析，并实现相关的算法。
2.多源图像融合中的Shearlet变换。本文将探究如何将Shearlet变换应用于多源图像融合中，以实现更好的融合效果。
3.Shearlet变换多源图像融合算法的设计与实现。本文将设计新的Shearlet变换多源图像融合算法，并实现相应的程序。
4.算法性能评估。本文将通过大量的实验来验证所提出的算法的性能和有效性，包括比较其在PSNR、SSIM等质量评价指标上的表现，并将其与现有的小波变换融合方法进行比较。
三、预期目标及意义
本文的预期目标包括：
1.研究Shearlet变换在多源图像融合中的应用，提出新的融合方法。
2.利用大量的实验验证所提出的方法的有效性和优越性。
3.将提出的算法与现有的小波变换融合方法进行比较，以验证其在重构效果方面的优势。
本文的意义在于：
1.提出了一种新的基于Shearlet变换的多源图像融合方法，使得在处理高频信息时能够取得更好的效果。
2.验证了所提出的算法在重构效果方面的优越性，为多源图像融合技术的应用提供了更好的选择。
3.拓展了多源图像融合技术的研究领域，提高了该领域的研究水平。