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热红外图像增强及其与可见光图像融合技术的研究及应用的开题报告
一、选题背景与意义
热红外图像是医学影像、军事目标检测、边境监控等领域重要的无需接触背景之一。随着红外技术的发展，热红外图像的应用越来越广泛，但热红外图像受噪声和低对比度的影响很大，影响了人们对目标的分析与识别。因此，如何提高热红外图像的分析效果，已成为当今热门研究的领域。目前，热红外图像增强及其与可见光图像融合技术的研究与应用已成为研究人员关注的热点问题。
二、文献综述
（一）热红外图像增强技术
目前，热红外图像增强技术主要有以下几种：
1、无损增强：常用的无损增强方法包括中值滤波、高斯滤波、平滑算法等。
2、基于直方图均衡的增强：直方图均衡法能够增强热红外图像并且不需要多余的计算，被广泛应用于各个领域。
3、小波变换增强：小波变换方法被广泛应用于图像处理领域。热红外图像的小波变换处理可以提高图像的品质。小波变换的缺点是需要多次迭代计算。
（二）热红外图像与可见光图像融合技术
可见光图像与热红外图像融合技术主要有以下几种：
1、基于像素的融合：将两幅图像进行简单的像素融合。
2、基于区域的融合：将两幅图像分成若干个区域，然后按照不同的权重进行融合。
3、基于变换的融合：将两幅图像分别进行变换后再进行融合。
三、研究内容和方法
本次研究的主要目的是实现热红外图像的增强，并将其与可见光图像进行融合。具体研究内容如下：
（一）热红外图像增强算法的优化
1、用小波变换方法实现增强算法。
2、建立能够处理多频段、多方向信息的多重分辨率模型。
3、设计一种免疫学算法用于优化小波基函数系数。
（二）可见光图像与热红外图像融合算法的优化
1、通过分块方法解决融合效果不佳的问题。
2、设计一种新的变换技术用于增强图像的亮度和对比度。
（三）算法实现与应用
1、利用研究所收集的热红外图像和可见光图像进行算法实现。
2、评估增强效果和融合效果。
4.预期结果及意义
本研究的预期结果有如下几点：
（一）实现热红外图像增强算法，并且获得良好的增强效果。
（二）优化可见光图像与热红外图像融合算法，获得良好的融合效果。
（三）算法实现并制成软件，应用于医学影像、军事目标检测、边境监控等领域，有益于提升国家安全保卫和保障人类生命健康。
总之，本次研究具有迫切的应用需求和科学分析的价值，有助于推动国家高科技领域的发展。