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基于小波变换的遥感图像去噪与融合方法研究的中期报告
本研究旨在探索基于小波变换的遥感图像去噪与融合方法，具体内容如下：
一、研究背景和意义
遥感图像在农业、林业、地理环境等领域得到了广泛应用。但是，遥感图像在获取和传输过程中常常存在噪声，给后续数据处理和应用带来了困难。因此，研究遥感图像去噪方法对于提高遥感图像的质量和准确性具有重要意义。
同时，遥感图像的融合可以提高图像的空间分辨率和时空分辨率，对于环境监测、资源调查等领域有着重要的应用价值。
二、研究内容
本研究主要研究内容包括：
1.小波变换在遥感图像去噪中的应用：比较不同小波变换方法在遥感图像去噪中的效果，并探究小波变换参数对去噪效果的影响。
2.小波变换在遥感图像融合中的应用：研究不同小波变换组合方式在遥感图像融合中的效果，并探究小波变换参数对融合效果的影响。
3.基于小波变换的遥感图像去噪与融合方法研究：综合考虑小波变换在遥感图像去噪和融合中的优点，提出一种基于小波变换的遥感图像去噪与融合方法，并进行实验验证。
三、研究方法
1.理论研究：阅读相关文献，了解小波变换及其在遥感图像处理中的应用。
2.算法设计：基于理论研究，设计去噪和融合算法，并探究参数对算法效果的影响。
3.实验验证：选取不同类型的遥感图像，对比验证不同方法的效果。
四、预期成果
1.深入理解小波变换及其在遥感图像处理中的应用。
2.提出一种基于小波变换的遥感图像去噪与融合方法。
3.验证所提出方法的有效性。
四、进度安排
1.文献调研和理论研究：已完成。
2.算法设计和实验验证：进行中。
3.论文撰写和答辩准备：待进行。
五、参考文献
[1]Shi,W.,Lei,X.,Song,J.,etal.(2018).ImagedenoisingmethodbasedonlocalFisherdiscriminantanalysisandsoft-thresholdshrinkage.JournalofAlgorithms&ComputationalTechnology,12(1),63-70.
[2]Friedman,J.H.(1997).Onbias,variance,0/1‐loss,andthecurse‐of‐dimensionality.DataMiningandKnowledgeDiscovery,1(1),55-77.
[3]Zhang,L.,Zhang,L.,Mou,X.,etal.(2018).FusingHSVcomponentsanddeepfeaturesformultispectralpalmprintrecognition.MultimediaToolsandApplications,77(11),13645-13661.