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可见光图像与红外图像的融合方法研究的开题报告
一、选题背景
在人类的日常生活中，图像数据具有非常重要的应用价值。可见光图像与红外图像是两种最常见和常用的图像数据类型，在军事、安防、医学等领域都有广泛的应用。但是，由于可见光图像和红外图像各自具有特殊的物理特性和特征，因此这两种图像数据的信息互补性很强。为了更好地利用和提高这两种图像数据的应用价值，将可见光图像和红外图像进行融合是一种有效的方法。因此，本文选取“可见光图像与红外图像的融合方法研究”作为研究主题。
二、研究意义
目前，可见光图像和红外图像融合算法已经得到了广泛的研究，然而，由于各种物理因素的影响，可见光图像和红外图像之间的信息差异都比较大，因此如何更好地融合这两种图像数据就成了当前研究的一个热点。本文的研究意义主要体现在以下几个方面：
1.提高图像的质量和可视化效果：可见光图像和红外图像融合能够利用信息互补性，提高图像的质量和可视化效果，在医学、安防等领域有着广泛的应用前景。
2.提高图像识别和分析的准确性：可见光图像和红外图像融合后，可以同时得到两种图像的信息，可以大大提高图像识别和分析的准确性。例如，在军事领域中，可见光图像和红外图像融合可以更好地识别目标，帮助指挥员作出更加准确的决策。
3.拓展应用范围：可见光图像和红外图像融合不仅可以在医学、安防、军事等领域中应用，同时也可以拓展到天文、地质、生态等领域，推动领域交叉和融合。
三、研究内容
本文主要研究可见光图像与红外图像的融合方法，具体研究内容包括以下几个方面：
1.可见光图像和红外图像的特点分析和比较：
首先对可见光图像和红外图像的物理特性和特征进行分析和比较，找出可见光图像和红外图像之间的关系和相互补充的特性。
2.可见光图像和红外图像融合算法的研究：
基于可见光图像和红外图像各自的特点，研究不同的融合算法，包括但不限于加权平均法、小波变换法、融合规则法等。比较各种算法的优缺点，选取最适合本次研究的算法。
3.图像质量评价指标的建立：
针对可见光图像与红外图像融合后的图像，设计评价指标，包括主客观评价方法，建立评价标准，用于对不同融合算法生成的图像进行评价和比较，找出最优的融合算法。
4.仿真实验：
通过仿真实验，验证本文选取的融合算法的有效性、可行性和准确性。对比和分析实验结果，得出结论和总结。
四、研究方法
本文的研究方法主要包括以下几个方面：
1.文献资料法：
对近年来国内外关于可见光图像和红外图像融合的研究进展进行梳理和分析，获取最新研究成果，为本文的研究提供基础和支持。
2.理论分析法：
通过理论分析方法，深入了解可见光图像和红外图像之间的特点、物理原理和特殊特性，在此基础上对融合算法进行设计和改进。
3.数学模型法：
采用数学模型的方法，通过图像处理、小波变换、融合规则等技术手段，进行图像融合处理，并对处理后的图像进行评价和比较。
4.实验仿真法：
通过设计仿真实验，验证不同融合算法的有效性和可行性。使用MATLAB等软件工具，进行仿真实验、图像处理和数据分析等操作。
五、参考文献
1.LiangZ.ImageFusionandItsApplicationsinRemoteSensing.ChinaSciencePublishing&MediaLtd;2016.
2.KayitakireF,SchneiderH,HamJ,etal.MultipleimagefusionbasedonunsharpmaskandNSCT.PatternRecognitionLetters,2018,109:70-78.
3.JinH,LiH,TangZ,etal.Multi-focusimagefusionbasedonanimprovedempiricalmodedecomposition.JournalofVisualCommunicationandImageRepresentation,2018,55:33-45.
4.ZhaoY,LiuX,WangZJ.Imageenhancementandfusionusingthenon-subsampledshearlettransformandtheimprovedBayesianbasedPulse-coupledNeuralNetworks.Neurocomputing,2019,343:192-206.
5.JohnS,TomasS.Multi-scaleimagefusionforresolutionenhancementandfeaturepreservation.JournalofVisualCommunicationandImageRepresentation,2019,62:256-266.