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基于第二代Curvelet变换的多聚焦图像融合研究的任务书
任务书：基于第二代Curvelet变换的多聚焦图像融合研究
任务目的：
多焦距或多聚焦图像的融合是一项关键性任务，因为在成像过程中，相机的焦距总是偏离物体。图像融合的目标是将不同焦距的图像组合到一个高质量的图像中。因为并不是所有图像都是清晰、高质量的，所以我们要研究一个多聚焦图像融合算法，使得高像素的图像能够轻松实现。
任务要求：
首先要了解第二代Curvelet变换的原理和技术，它是一种基于波场表达的多重分辨表达，可以实现对尖锐物体的精细描述。在这个基础上，我们研究多聚焦图像融合算法，可以充分利用第二代Curvelet变换，在减少噪音和对尖锐物体的处理方面取得更好的效果。
同时，还需要深入研究如何重构多聚焦图像。这些图像的光学损伤和噪声是不同的，因此在重构过程中需要采用一种适当的算法，以提高图像的质量和聚焦度。我们可以使用基于多向数据分解的重构算法，将不同焦距图像的信息被下采样。
任务内容：
1.详细研究第二代Curvelet变换的原理和技术，包括其基本概念、分解方法、若干扩展变体和应用。
2.探究多聚焦图像的融合算法，了解它们的原理、步骤、优缺点等方面的知识。
3.学习基于多向数据分解的算法，以实现不同焦距图像的重构。
4.进行实验，通过编写算法程序进行仿真实验，验证上述算法的有效性与可行性，并进行对比实验，比较各个算法的优缺点。
5.撰写学术性论文，总结、分析实验结果，并展望该领域未来的研究方向。
任务时间：
本次任务的总时间为两个月，具体时间安排如下：
第一阶段：研究第二代Curvelet变换和多聚焦图像融合相关知识，完成相关文献和资料的学习和整理，用时1个月。
第二阶段：设计实验并进行仿真实验，分析实验结果并撰写学术论文，用时1个月。
任务形式：
1.以文献调研的形式，撰写研究报告，总结当前关于第二代Curvelet变换和多聚焦图像融合的发展现状和存在问题。
2.撰写仿真实验的算法程序，进行实验，并按照实验结果做出数据分析和统计。
3.完成论文的撰写、结论汇总和未来研究展望。
任务参考：
1.李泽波等人，多聚焦图像融合的相关研究进展，2009
2.QiLi，基于傅里叶变换的图像融合技术综述，2012
3.刘玉坤等人，基于多层小波变换和局部维纳滤波技术的图像融合，2012
4.T.S.Mohan，基于多向数据分解的多焦距图像融合，2012
5.张子明等人，基于Curvelet分解和伸缩分律的遥感图像自适应去噪，2007
任务指导教师：
任务指导教师为数学与计算机学院的王教授。指导教师负责指导学生，对其研究的进展和问题进行评估和指导。请及时与指导老师保持联系，以便及时解决遇到的问题和进行研究的补充。