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基于区域能量和图像块匹配的图像融合算法研究的任务书
一、课程背景
图像融合算法是计算机视觉领域的研究前沿之一，其主要目标是结合多幅图像的信息，生成一张更为清晰、准确、完整的图像。现有的图像融合算法大多是基于区域能量和图像块匹配的方法，其中应用较为广泛的算法有多分辨率融合算法、小波变换融合算法、拉普拉斯金字塔融合算法等。
二、任务描述
本课程的目标是让学生学习和掌握基于区域能量和图像块匹配的图像融合算法研究方法，深入了解算法的基本原理、实现方式以及其在实际应用中的表现。具体任务如下：
1.了解图像融合算法的相关背景知识，包括能量函数设计、图像块匹配、多分辨率融合等基本概念。
2.学习多分辨率图像融合算法的基本原理，包括高斯金字塔构建、拉普拉斯金字塔构建、融合权值设计等内容。掌握算法的计算流程。
3.学习小波变换融合算法的基本原理，包括小波变换的构建、小波系数选择、反变换等。掌握算法的计算流程。
4.学习拉普拉斯金字塔图像融合算法，了解其基本原理和实现方法。
5.编写基于Matlab的图像融合算法，并实现图像的融合处理。了解算法在各种情况下的表现及其优缺点。
6.进行单幅图像的融合和多幅图像的融合，比较不同算法在不同情形下的运算速度和结果质量，并对算法进行改进和优化。
三、课程要求
1.学生需要具备一定的图像处理和计算机视觉基础知识，掌握Matlab软件的基本操作方法。
2.学习过程要注重理论与实践相结合，课堂上讲解基本原理和实现方法，课后将所学知识应用于实际图像处理中，提高学生的实际操作能力。
3.学生需要在团队协作的基础上，完成相应的实验和报告，加深理论与实践结合的印象，激发创新思维。
四、实验设备
计算机；Matlab软件。
五、实验内容
1.了解图像融合算法的基本概念和背景知识。
2.学习多分辨率图像融合算法、小波变换融合算法和拉普拉斯金字塔图像融合算法的基本原理和实现方法。
3.根据所学算法编写Matlab程序，实现单幅图像和多幅图像的融合处理，并比较不同算法在不同情况下的表现。
4.对算法进行改进和优化，提高融合图像的质量和算法的运算速度。
5.撰写实验报告，总结所学知识和实验结果，表达自己对算法的理解和见解，提出改进方案。
六、实验成果
1.掌握基于区域能量和图像块匹配的图像融合算法的基本原理和实现方式。
2.理解多分辨率图像融合算法、小波变换融合算法和拉普拉斯金字塔图像融合算法的异同点和适用范围。
3.掌握Matlab程序的编写和调试技巧，能够独立完成图像处理算法的实现。
4.对算法进行改进和优化，提高图像融合效果和算法运算速度。
5.形成一份详细的实验报告，总结所学知识和实验成果，展示自我在图像融合算法方面的理解和掌握水平。
七、实验考核
1.学生需要按时完成实验任务并提交实验报告，实验报告占总成绩的60%。报告的质量和思路的清晰度将影响成绩的取得。
2.学生要认真参加课堂讲解和实验操作，考试占总成绩的40%。
3.考试形式：口语答辩。
八、参考文献
1.何之源，刘道玄，黄国梁，刘克，计算机视觉，中国科学技术大学出版社，2002。
2.Huey-CharnRan，Yi-PingHung，Multipleresolutionimagefusionusingwaveletswithextendiblebases，PatternRecognition，Volume36，Number1，2003。
3.SimonePalazzo，FabioRoli，AmultiresolutionimagefusionalgorithmbasedonLaplacianpyramid，SignalProcessing，Volume89，Number12，2009。