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基于小波变换的像素级图像融合的方法研究的中期报告
一、研究背景
在现代图像处理和计算机视觉领域，图像融合是一个重要的应用领域，用于将多幅图像融合成一幅具有更多信息的高质量图像。在一些应用中，需要将多幅图像进行融合来实现更好的图像分析、处理和识别。例如，在军事、空间和地球观测等领域，需要将可见光、红外和雷达图像进行融合，以提高目标检测和跟踪的能力。在医学图像处理中，将CT、MRI和PET等多种模态的图像融合在一起，可以获得更完整的信息，帮助医生做出更准确的诊断。
传统的图像融合方法通常使用基于像素的算法，将不同图像的像素值进行加权平均或其他运算，生成融合后的图像。但这些方法往往会损失一些细节信息或导致融合后图像的失真和模糊。因此，在保持高分辨率和较好的细节信息同时实现图像融合的过程中，小波变换成为了一种有效的技术。
小波变换是一种能够提供多尺度表示和自适应分解的信号分析方法，具有良好的局部化性质和较好的能量集中性。因此，它可以用于对不同图像进行分解和重构，并将它们融合到一个高质量的图像中。随着小波变换和图像处理技术的不断发展，基于小波变换的图像融合方法越来越受到研究者的关注。
二、研究内容
本研究旨在探索基于小波变换的像素级图像融合的方法，并通过实验验证其有效性和优越性。
研究任务包括：
1.对不同种类或模态的图像进行分解和重构，提取出它们在不同尺度和频率下的特征信息。
2.根据所提取的特征信息，对图像进行融合，生成一幅高质量的融合图像。
3.对比和评估基于小波变换的图像融合方法与传统的像素级融合方法的差异和优越性，并分析其适用范围和限制。
三、研究方法
1.小波变换的学习和应用。通过学习小波变换的原理和基本性质，理解其在图像处理中的应用，并掌握小波分解和重构的方法。
2.图像处理和编程技术。采用matlab等工具，实现图像的读取、处理、表示和保存，编写小波变换和图像融合的算法，并进行性能优化和选取适当的评价指标。
3.实验设计和评估方法。设置实验数据集，对比和分析不同方法的结果，并使用定量和定性的方法评估其性能和可行性。
四、研究进展
目前，研究已经完成了对小波变换的学习和应用，并实现了基于小波变换的分解和重构算法。在实验数据集的选择和构建方面，我们已经完成了对多类模态图像的获取和预处理，并确定了适当的评价指标。下一步，我们将进一步完善基于小波变换的图像融合算法，并进行实验和评估，最终得出结论和研究成果。