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基于多尺度的多聚焦图像融合算法研究的开题报告
一、选题背景和意义
随着科技的发展，数字图像处理在许多领域都扮演着重要角色。图像融合算法是数字图像处理的重要分支之一，用于将具有不同采集参数和格式的多幅图像融合在一起，以产生更高质量的图像。多聚焦图像融合是图像融合算法的一种，它旨在将多个对同一场景进行聚焦的图像融合为一张具有高动态范围的图像，以实现更好的图像质量和更高的细节可见性。
利用多聚焦图像融合技术可以解决一些图像处理方面的实际问题，例如医学图像处理、远程遥感影像分析和监测、工业视觉检测等。同时，随着社会的进一步发展，多聚焦图像融合也被广泛应用于机器人导航、虚拟现实、无人机和自动驾驶汽车等领域。因此，选取多聚焦图像融合算法研究作为本次毕业论文的题目，具有一定的现实意义和实用价值。
二、研究内容及技术路线
多聚焦图像融合涉及到许多专业知识，需要涵盖多个技术领域。本次研究计划采用多尺度的角度，结合多个图像处理技术，提出一种基于多尺度的多聚焦图像融合算法，以实现更多精细而高质量的多聚焦图像的融合。
首先，我们将对图像金字塔的基础知识进行研究，掌握图像尺度变化的原理和相关图像处理技术。接下来，我们将分析多尺度图像融合算法及其研究进展，并比较和分析已有的算法，提取其优点和不足获得思想的启示。
然后，我们将开始研究多聚焦图像融合算法的实现方式以及其优化方案，特别是沿着多尺度的角度对其进行改进。在此基础上，我们将设计一种基于多尺度的多聚焦图像融合算法，并对其进行实验和测试以验证其性能和可用性。
三、预期成果
通过本次研究，我们将提出一种新的基于多尺度的多聚焦图像融合算法，以实现比现有算法更多样化、更准确、更高质量的图像处理。同时，我们将建立一套完整的多尺度图像融合算法性能评估体系，对所提出的算法进行评价和比较，以进行更全面的性能评估。
预期的具体成果包括：
1.提出一种基于多尺度的多聚焦图像融合算法；
2.构建一套完整的多尺度图像融合算法性能评估体系；
3.对比已有算法与新算法的性能表现；
4.完善多聚焦图像融合算法的理论模型以及算法的优化思想；
5.为多聚焦图像融合技术在医疗、机器人、自动驾驶汽车等领域的应用提供更加可靠的技术支持。
四、进度安排
本次研究计划将采取以下步骤逐步展开：
1.综述图像金字塔和多尺度图像融合算法的相关文献，获取基本知识；
2.分析现有多聚焦图像融合算法，并提取优缺点，获得改进思路；
3.实现基础多聚焦图像融合算法，并与其他算法进行比较、测试、分析优化；
4.设计并实现基于多尺度的多聚焦图像融合算法，并进行实验和测试；
5.建立多尺度图像融合算法性能评估体系，对两种算法进行性能比较；
6.写作毕业论文并进行答辩。
由于本次研究涉及到多个领域，需要相当长的时间才能完成，因此我们安排了大约10个月的时间完成研究并撰写毕业论文。
五、参考文献
[1]Burt,P.J.,&Adelson,E.H.(1983).TheLaplacianPyramidasaCompactImageCode.IEEETransactionsonCommunication,31(4),532-540.
[2]Kang,X.,Qu,Y.,&Xu,L.(2017).Multi-focusimagefusionbasedonweightedleastsquareoptimization.MultimediaToolsandApplications,76(1),695-713.
[3]Rong,W.,&Ling,H.(2018).Multi-focusimagefusionusingweightedgradient-basedsharpnesscriterion.MultimediaToolsandApplications,77(2),2799-2814.
[4]Zhan,Q.,Gao,H.,Shi,H.,&Feng,L.(2020).Multi-focusimagefusionusingnon-locallow-ranksparserepresentation.MultimediaToolsandApplications,79(15-16),11649-11669.