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像素级多聚焦图像融合算法研究的开题报告
开题报告
一、选题背景
随着计算机视觉技术的不断发展，图像融合技术在商业、军事、医学、环境科学等领域中得到了广泛的应用。图像融合是将多模态、多源、多时间和多角度的图像进行综合处理，以得到具有更全面、更准确、更全息和更丰富的信息的一种技术。其中多聚焦图像融合技术是图像融合技术中的一种，主要应用于微小物体的观测和定位、医学影像等领域。
目前，基于像素级的多聚焦图像融合算法已经得到了很好的研究和应用。然而，仍然存在一些问题，如融合后的图像清晰度不够、模糊度较高等，这些问题需要我们针对具体应用场景进行优化和改进。
二、研究目的
本项目旨在通过对比和分析现有的像素级多聚焦图像融合算法，提出一种更为优化的算法，以提高融合后图像的清晰度和准确性，为实际应用提供更好的服务。
三、研究对象
本项目的研究对象是多聚焦图像融合算法，通过分析和比较现有的算法，提出一种更为优化的算法。
四、研究内容和方法
本研究将通过文献综述、图像处理技术、图像增强算法等方法，对多聚焦图像融合算法进行研究和分析。具体内容如下：
（1）文献综述
通过对目前主流的多聚焦图像融合算法进行综述和比较，了解各种算法的优缺点。
（2）图像处理技术
采用图像处理技术对各个聚焦图像进行预处理，包括噪声去除、图像对齐、图像配准等操作。
（3）图像增强算法
利用基于局部区域的图像增强算法，对聚焦过程中产生的模糊和失真等问题进行改善，提高图像清晰度和准确性。
（4）多聚焦图像融合算法
结合图像处理和增强技术，提出一种更为优化的多聚焦图像融合算法，以提高融合后图像的清晰度和准确性。
五、研究意义和预期结果
本项目的研究意义在于提供一种更为优化的多聚焦图像融合算法，帮助实现微小物体的观测和定位、医学影像等领域的应用需求。预期结果是一种更为准确和清晰的多聚焦图像融合算法，为实际应用提供更好的服务。
六、研究进展
目前，已进行文献综述，了解了多聚焦图像融合算法的基本原理和研究现状，为后续的研究提供了基础。下一步将对聚焦图像进行预处理和图像增强，以提高融合后图像的清晰度和准确性。
七、拟定参考文献
[1]李云影，王恺，及赵靖春.基于相减法的多焦图像融合[J].中国图像图形学报，2015，20（7）:912~919.
[2]张慧，等.基于机器学习的多焦图像融合算法研究[J].系统安全学报，2018，24（9）:210~214.
[3]LiuW，etal.Anovelpixel-levelmultiple-focusimagefusionalgorithmbasedonGaussiancurvature[J].Optik，2016，127（14）:5378~5383.